中国安全科学学报

作者：张明振, 段江忠, 梁肇伟, 郭俊杰, 柴大山

单位：1 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司,广东 深圳 518038；2 深圳技术大学 大数据与互联网学院,广东 深圳 518118；3 中国铁塔股份有限公司 深圳市分公司,广东 深圳 518000

关键词：YOLO-V5算法,烟雾,火焰,目标检测,误报率(FPR)

为减少自然环境中云、水雾、沙尘、灯光、日出、日落等干扰因素对烟雾、火焰目标检测准确性的影响,提出一种基于改进YOLO-V5算法的烟火检测算法。采用现场采集和网络爬取的方法获取烟雾、火焰目标图像和干扰类图像数据集,均衡学习训练样本,提高模型泛化能力;使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)替换原有的特征金字塔网络(FPN)+路径聚合网络(PAN)结构,对目标进行多尺度特征融合,加强模型特征融合能力;同时,运用距离交并比(DIoU)非极大值抑制(NMS)替代原有的NMS,加快检测框损失函数收敛速度,加强模型推理能力。结果表明:改进后的算法准确率为79.2%,召回率为68.6%,平均精度均值(mAP)为74.2%,误报率(FPR)为12.8%;相比于原YOLO-V5算法,改进后的算法准确率、召回率、mAP分别提高1.9%、0.9%、2.7%,检测识别FPR降低3.7%。

来源：2024年第5期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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