公开(公告)号：CN119296026A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411255045.3

申请日：2024-09-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张海平 ,  郝为礼 ,  张增 ,  朱崇磊 ,  管力明

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化YOLO v5s的火灾检测方法，涉及计算机视觉领域，该方法首先从网络上收集各种场景下的火灾图片，建立训练集、检测集和验证集；然后改进YOLO v5s的网络结构，将主干网络中的Conv模块替换成ODConv模块，将其中的部分C3模块替换成ConvNextBlock模块，并减少主干网络和检测头中的C3的网络层数，并在网络的Neck部分加入注意力机制，更改损失函数为GIOU；最后训练和优化网络结构。与标准的YOLO v5s网络相比较，改进后的YOLO v5s网络结构提高了模型对于火灾识别的准确率，以及大幅度的减少了模型大小，网络参数以及计算量。