【摘 要】
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近年来,我国森林火灾频发,严重危害人民的生命和财产安全。及时准确地发现着火点并实现预警,对火灾扑救至关重要。基于深度学习的森林烟火检测方法因响应及时、成本低、易部署等优点越来越受到广泛关注。考虑到林区地理环境,森林火灾的早期检测主要以烟雾为主。本文根据用户需求设计了森林烟火检测系统,并使用YOLOv5训练森林烟火检测模型,根据模型在森林烟火检测中表现的不足,对YOLOv5做出改进,最后结合训练得到
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近年来,我国森林火灾频发,严重危害人民的生命和财产安全。及时准确地发现着火点并实现预警,对火灾扑救至关重要。基于深度学习的森林烟火检测方法因响应及时、成本低、易部署等优点越来越受到广泛关注。考虑到林区地理环境,森林火灾的早期检测主要以烟雾为主。本文根据用户需求设计了森林烟火检测系统,并使用YOLOv5训练森林烟火检测模型,根据模型在森林烟火检测中表现的不足,对YOLOv5做出改进,最后结合训练得到的森林烟火检测模型开发了森林烟火检测系统软件。本文主要研究内容如下:（1）根据用户需求确定森林烟火检测系统功能,针对部署环境设计检测系统架构,考虑森林烟火检测系统的易用性和扩展性,将检测系统软件划分为主模块、用户管理模块、森林烟火检测模块和前端页面。（2）根据企业提供的森林烟火数据,使用数据增强方法构建了森林烟火数据集,并按8:1:1分为训练集、验证集和测试集;用YOLOv5进行训练,用训练好的森林烟火检测模型进行测试,并对测试结果进行分析。根据测试结果对YOLOv5进行改进,本文进行的主要改进包括:在主干网络的下采样层后加入注意力模块,提高烟火特征在通道和空间上的联系,产生更具分辨性的特征;在颈部网络中增加检测端,以获取更大尺度的特征图进行小目标检测;在图像后处理过程中,候选框经NMS初步过滤后使用WBF进行融合,使得预测框能更好地拟合目标。用改进后的YOLOv5进行训练与优化,测试结果表明准确率得到了一定的提升。（3）依据森林烟火检测系统功能设计了数据库表,结合森林烟火检测模型开发了森林烟火检测系统软件的各功能模块,包括主模块、用户管理模块、森林烟火检测模块和前端页面等。最后,对开发的森林烟火检测系统软件进行了功能测试,测试结果表明,本文开发的森林烟火检测系统软件支持同时检测多路监控视频,能满足检测系统准确性、实时性和安全性要求。
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