文档名：基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法
摘要：提出了一种基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法.通过引入注意力机制改进特征提取网络,提高模型对特征的学习能力;通过添加大尺度检测层改进多尺度检测机制,执行K-Means聚类算法改进先验框,增强模型对小目标的识别能力.在实验数据集上的测试结果表明:改进的YOLOv5s网络模型相比原始模型在精确率、召回率和平均精度均值(mAP)指标上均有提升.改进模型的mAP为85.72％,帧率达54.66fps;在置信度上有了明显提升,对多目标和小目标的识别效果更好,并且有效降低了漏检和误检情况.所提出的火灾图像识别方法可适用于安防监控系统或智能机器人.
Abstract：AfireimagerecognitionmethodbasedonimprovedYOLOv5snetworkmodelisproposed.Featureextractionnetworkisimprovedbyintroducingattentionmechanismtoimprovethelearningabilityofthemodeltolearnaboutfeature.Multi-scaledetectionmechanismisimprovedbyaddinglarge-scaledetectionlayer,andK-Meansclusteringalgorithmisimplementedtoimprovetheanchorbox,whichenhancesrecognitionabilityofthemodelforsmalltargets.TestresultsontheexperimentaldatasetshowthattheimprovedYOLOv5snetworkmodelhasimprovedintermsofprecision,recallandmeanaverageprecision(mAP)comparingwiththeoriginalmodel.ThemAPofimprovedmodelis85.72％,andtheframeratereaches54.66fps.Theimprovedmodelhasasignificantimprovementinthelevelofconfidence,therecognitioneffectonmultipletargetsandsmalltargetsisbetter,andthemissedandfalsedetectionsareeffectivelyreduced.Theproposedfireimagerecognitionmethodisapplicableforsecuritymonitoringsystemsandintelligentrobots.
作者：梁金幸 赵鉴福 周亚同 史宝军 Author：LIANGJinxing ZHAOJianfu ZHOUYatong SHIBaojun
作者单位：河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300401;河北工业大学机械工程学院河北省机器人感知与人机融合重点实验室,天津300401河北工业大学电子信息工程学院,天津300401
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(1)
分类号：TP391.41
关键词：火灾识别 注意力机制 多尺度检测 YOLOv5s网络模型
Keywords：firerecognition attentionmechanism multi-scaledetection YOLOv5snetworkmodel
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月17日
基金项目：国家重点研发计划，国家自然科学基金，河北省重点研发计划资助项目，河北省自然科学基金资助项目基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(1)梁金幸 赵鉴福 周亚同 史宝军提出了一种基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法.通过引入注意力机制改进特征提取网络,提高模型对特征的学习能力;通过添加大尺度检测层改进多尺度检测机制,执行K-Means聚类算法改进先验框,增强模型对小目标的识...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法 Fire image recognition method based on improved YOLOv5s network model
基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法.pdf
- 文件大小:
- 13.23 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
