【摘 要】
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针对传统传感器对于地下停车场火灾检测不及时、目标检测对小型火焰目标检测效果较差等问题,提出了一种改进的YOLOv5火灾检测算法。为了提高检测算法对小型火焰目标的检测效果,在YOLOv5s网络骨干中增加小目标检测层;为了增强火焰特征的表达,提出了一种基于CA注意力机制的间隔注意力结构;为了提升定位精度、降低目标漏检率,将GIoU替换为CIoU。设计了3组消融实验以及1组对比实验用来验证所提算法的有效
【基金项目】
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国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项（2018XXXXXXXXXX）； 河南省重大公益专项（201300311200）；
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针对传统传感器对于地下停车场火灾检测不及时、目标检测对小型火焰目标检测效果较差等问题,提出了一种改进的YOLOv5火灾检测算法。为了提高检测算法对小型火焰目标的检测效果,在YOLOv5s网络骨干中增加小目标检测层;为了增强火焰特征的表达,提出了一种基于CA注意力机制的间隔注意力结构;为了提升定位精度、降低目标漏检率,将GIoU替换为CIoU。设计了3组消融实验以及1组对比实验用来验证所提算法的有效性。实验结果表明,所提算法在自定义数据集上的mAP0.5、召回率R分别为92%、96.9%。与YOLOv5s模型相比,所提算法在自定义火焰数据集上的mAP0.5提升了1.8百分点,R提升了2.0百分点。所提算法权重大小仅为16.4 MB,帧率能达到113帧/s,具有较小的模型体积以及较快的检测速度,且针对小型火焰目标能够准确检出,有效提升了地下停车场火灾防范能力。
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