【摘 要】
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针对烟雾发生场景复杂，小目标烟雾检测困难的问题，提出一种改进的YOLOv5烟雾检测模型。首先为了增加模型对目标烟雾的检测精度，结合加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构对特征融合过程进行修改，并在通道和空间维度上加入混合注意力机制对融合特征图的权重进行重新赋值，在增强烟雾目标特征的同时抑制无关区域特征，使烟雾特征表达具有更高的鲁棒性；其次使用α-CIOU替换G-IOU作为预测框回归损失，提升预测
【机 构】
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郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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河南省科技攻关项目（222102210021）； 河南省高等学校重点科研项目计划支持（23A520004）；
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针对烟雾发生场景复杂，小目标烟雾检测困难的问题，提出一种改进的YOLOv5烟雾检测模型。首先为了增加模型对目标烟雾的检测精度，结合加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构对特征融合过程进行修改，并在通道和空间维度上加入混合注意力机制对融合特征图的权重进行重新赋值，在增强烟雾目标特征的同时抑制无关区域特征，使烟雾特征表达具有更高的鲁棒性；其次使用α-CIOU替换G-IOU作为预测框回归损失，提升预测框的预测精度。剔除分类损失以降低模型的复杂度；实验结果表明，改进后的YOLOv5烟雾检测模型相比于YOLOv5模型检测精度更高，其准确率达到99.35%，召回率达到99.18%，并且检测速度可达46帧/s.本文算法能有效提取烟雾的整体特征，对于复杂场景下的烟雾以及小目标烟雾检测任务更为适用。
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