改进YOLOv5s的地下车库火焰烟雾检测方法 - 杜辰; 王兴; 董增寿; 王亦雷; 江忠浩 (计算机工程与应用, 2024)
TP391; 针对传统地下车库火灾检测不及时且无法给出火灾详细信息、目标检测对小目标烟火检测困难、其他烟火检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv5s的地下车库烟火检测算法.在YOLOv5s主干网络的最后一个C3模块中加入了注意力机制,帮助网络模型更充分地提取烟火多尺度空间信息和重要特征;对Neck部分进行改进,增强特征交互和小目标烟火检测能力;对主干网络卷积模块进行改进,提高烟火特征提取能力;引入WIoU(wise inter-section over union)作为新的边界框损失函数,增强模型泛化能力;引入Soft NMS(soft non-maximum suppression)用以增强重叠烟火检测能力.在自制烟火数据集上进行对比实验,结果表明,改进后的模型权重减小0.2 MB,精度提升了6.8个百分点,能够满足地下车库烟火检测要求.