【摘 要】
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火灾的发生严重威胁这人类生命财产的安全,因此对火灾的实现检测而准确快速的报警对维护人民的生命财产及社会稳定有着重要意义。传统的传感器、图像处理方法存在这成本高、作用范围小且误报、延报等各种问题,而近年来随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,将神经网络模型应用于烟雾、火焰的检测成为了研究热点。针对深度学习技术在具体应用时的问题,本文在以下几个方面对烟火目标检测问题展开研究:1.针对烟火检测没有公开
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火灾的发生严重威胁这人类生命财产的安全,因此对火灾的实现检测而准确快速的报警对维护人民的生命财产及社会稳定有着重要意义。传统的传感器、图像处理方法存在这成本高、作用范围小且误报、延报等各种问题,而近年来随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,将神经网络模型应用于烟雾、火焰的检测成为了研究热点。针对深度学习技术在具体应用时的问题,本文在以下几个方面对烟火目标检测问题展开研究:1.针对烟火检测没有公开数据集的问题,本文从baidu、google、github、CSDN等平台收集了烟火样本18417张并完成了有效标注,为烟火检测问题有一个比较高的精度提供了基础。2.本文使用了目前主流的目标检测算法Faster-R-CNN、SSD、YOLOV4、YOLOV5s去进行烟火检测的任务,实验结果表明在除去Faster-R-CNN的情况下（FPS只有8帧/秒,不满足实时性的要求）,YOLOV4模型有着最高的m AP值达到77.8%,适合用来做烟火检测任务。3.针对YOLOV4模型体积太大问题,本文提出了Mobile Netv3-YOLOV4模型来快速准确的检测烟火图像。该模型利用的Mobile Netv3网络替换特征提取层CSPDark Net53,并用深度可分离卷积代替PANet结构中普通的卷积;针对小目标火焰的检测问题,在模型中的PANet结构中嵌入Dense Net结构单元,并引入注意力机制ECA-Net提升精度,最终模型在只损失m AP0.2%的情况下,参数量下降了43.4%。该模型在保持较高检测精度的情况下兼顾了检测速度并提升了对小目标火焰的检测能力,更有实用价值。
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