基于YOLOv5的轻量级火焰图像及视频流实时检测算法研究.pdfVIP

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2024-08-05 发布于江苏
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基于YOLOv5的轻量级火焰图像及视频流实时检测算法研究.pdf

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早火灾检测技术一直是提升城市消防效率的重要手段之一本文研究了基于YOLOv5的轻量级火焰图像及视频流实时检测算法，并结合深度学习与基于CBAM的注意力机制，探讨了如何优化算法性能最终，我们在多个实验条件下进行了对比测试，结果显示DGCYOLOv5在准确率方面取得了显著优势，能有效满足轻量化和实时检测的需求同时，我们还展示了实验流程和技术细节这为未来火警应急指挥中心的建设提供了新的可能

摘要

火灾作为一种发生率较高、伤害性比较大的事故，会严重威胁人民群众的生

命财产安全。因此，火灾的早期检测技术成为减少事故伤害程度的关键一环。早

期的火灾检测主要是利用硬件传感器进行，但是传感器检测方法受环境、距离等

因素的影响较大。视频监控设备的广泛应用给火焰检测提供了一种新的思路，人

们开始运用图像处理的方法进行火焰检测。近年来，随着人工智能技术的日渐成

熟，基于深度学习的火焰探测方法应用也愈发广泛。目前，目标检测算法

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