中国安全科学学报

作者：李华, 陈兵, 吴立舟, 钟兴润

单位：西安建筑科技大学 资源工程学院,陕西 西安 710055

关键词：多尺度特征,消防车道,占用检测,YOLOv7,实时监测

基金：陕西省社科界重大理论与现实问题研究联合项目(2023HZ1473)

为解决消防车道占用预警的智能检测问题,引入区域入侵原理,提出基于 YOLOv7 的轻量化消防车道占用预警方法。首先,以YOLOv7模型为基础,构建消防车道区域入侵研究框架,将实地调研与公开数据集相结合,形成包含消防车道与车辆检测的图像数据集;其次,采用感受野块模块替换空间金字塔池化跨阶段部分卷积,同时,添加 SimAM 注意力模型,提高网络多尺度特征提取和融合效果;然后,运用 Slim-Neck 结构减小模型的计算量和参数量;最后,通过 PyQt5 部署交互式界面设计,在陕西省西安市某小区进行实地算法验证。结果表明:模型识别消防车道和车辆的准确率均达到 80%以上;与原模型相比,改进后的模型参数量减少 20.5%,浮点计算量降低 11.3%,检测速度提高 42.4%,达到 48.6 帧/s。

来源：2024年第7期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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