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融合YOLOv5s与SRGAN的实时隧道火灾检测
被引量:
16
1
作者
常丽
张雪
+2 位作者
蒋辉
杨娟
万
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。
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关键词
火焰检测
小目标检测
YOLOv5s
注意力机制
SRGAN
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职称材料
题名
融合YOLOv5s与SRGAN的实时隧道火灾检测
被引量:
16
1
作者
常丽
张雪
蒋辉
杨娟
万
紫玉
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
沈阳天眼智云信息科技有限公司
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022年第8期223-230,共8页
基金
沈阳市科技项目(20-206-4-21)资助。
文摘
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。
关键词
火焰检测
小目标检测
YOLOv5s
注意力机制
SRGAN
Keywords
flame detection
small target detection
YOLOv5s
attention mechanism
SRGAN
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合YOLOv5s与SRGAN的实时隧道火灾检测
常丽
张雪
蒋辉
杨娟
万
紫玉
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2022
16
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