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融合YOLOv5s与SRGAN的实时隧道火灾检测 被引量:16
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作者 常丽 张雪 +2 位作者 蒋辉 杨娟 紫玉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期223-230,共8页
针对传统隧道火灾检测方法速度慢、误检率高的问题,提出了一种基于YOLOv5s的实时火焰检测算法,采用K-means重新计算锚框尺寸。本文提出的YOLOv5s-SRGAN融合算法,在1 326幅隧道火焰图像中的召回率为94%,是YOLOv5s的1.7倍。引入了CBAM注... 针对传统隧道火灾检测方法速度慢、误检率高的问题,提出了一种基于YOLOv5s的实时火焰检测算法,采用K-means重新计算锚框尺寸。本文提出的YOLOv5s-SRGAN融合算法,在1 326幅隧道火焰图像中的召回率为94%,是YOLOv5s的1.7倍。引入了CBAM注意力机制模块和梯度均衡机制,分别通过特征提取网络和损失函数提升模型的性能。与原YOLOv5s相比,火焰检测的平均正确率(IOU=0.5)提高了44%,测试集平均检测速度为32 FPS。结果表明,改进后的火焰检测算法对小火焰目标有了更好的识别效果。 展开更多
关键词 火焰检测 小目标检测 YOLOv5s 注意力机制 SRGAN
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