中国安全科学学报

作者：张军, 尹柳, 巩欣飞, 徐赫桦

单位：1 华北科技学院 矿山安全学院,河北 廊坊 065201；2 北京惠风联合防务科技有限公司,北京 100020

关键词：小目标烟雾,烟雾检测算法,YOLOv5,特征融合注意力(FFA),多尺度金字塔解耦头(MPDH)

基金：国家重点研发计划课题(2018YFC0808306)

为解决火灾中的小目标烟雾检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标烟雾检测算法。首先,将特征融合注意力(FFA)模块引入至主干网络中,使模型专注于小目标烟雾特征信息的提取;其次,通过采用多尺度金字塔解耦头(MPDH)模块替换卷积层模块,以改进YOLOv5算法中预测头层的检测部分,用于提升小目标烟雾的定位精度;最后,在专有数据集上进行试验验证与分析。结果表明:基于改进的YOLOv5小目标烟雾检测算法在目标检测精度上达到85.4%,在准确率、召回率方面,相较于原始算法分别提高了3.2%、6.3%。

来源：2023年第11期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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