基于改良YOLOv3的火灾检测与识别

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出了一种改进版YOLOv3算法用于火灾场景下的实时检测和识别方法，旨在提高准确率及效率。当前火灾频发，需要实现自动化的火灾检测与识别技术。尽管已经存在温度传感器、烟雾探测器等多种方法来监测火灾，但这些手段在实时性方面仍存在问题。为了解决这一挑战，本段落提出了一种基于改进YOLOv3的火灾检测和识别方案。首先构建了一个包含多场景的大规模数据库，并对其中火焰与烟雾区域进行了详细的标注工作（包括类别及位置信息）。针对原版YOLOv3在小目标识别上的局限性，我们对其算法进行了优化。通过结合深度网络强大的特征提取能力，将火灾检测和识别任务转化为一个多分类问题以及坐标回归的任务。实验结果显示：改进后的YOLOv3模型无论是在不同拍摄角度还是光照条件下，都能准确地检测出火焰与烟雾；同时，在满足实时性需求的速度上也表现出色。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于改良YOLOv3的火灾检测与识别

优质

本研究提出了一种改进版YOLOv3算法用于火灾场景下的实时检测和识别方法，旨在提高准确率及效率。当前火灾频发，需要实现自动化的火灾检测与识别技术。尽管已经存在温度传感器、烟雾探测器等多种方法来监测火灾，但这些手段在实时性方面仍存在问题。为了解决这一挑战，本段落提出了一种基于改进YOLOv3的火灾检测和识别方案。首先构建了一个包含多场景的大规模数据库，并对其中火焰与烟雾区域进行了详细的标注工作（包括类别及位置信息）。针对原版YOLOv3在小目标识别上的局限性，我们对其算法进行了优化。通过结合深度网络强大的特征提取能力，将火灾检测和识别任务转化为一个多分类问题以及坐标回归的任务。实验结果显示：改进后的YOLOv3模型无论是在不同拍摄角度还是光照条件下，都能准确地检测出火焰与烟雾；同时，在满足实时性需求的速度上也表现出色。

基于改良版YOLOv3的口罩佩戴检测与识别.docx

优质

本研究利用改进型YOLOv3算法进行口罩佩戴情况的实时检测和识别，旨在提升模型在复杂背景下的准确率和速度，为疫情防控提供技术支持。本段落探讨了改进版YOLOv3算法在口罩佩戴检测与识别中的应用。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，通过单个神经网络同时预测图像中边界框及类别概率，显著提升了目标检测的速度。作为YOLO系列的升级版本，YOLOv3不仅提高了精确度和速度，在小目标检测方面也有所突破。随着全球公共卫生事件的发展，口罩已成为日常防疫的重要手段之一。自动监控系统能够提高公众健康意识，并及时提醒未佩戴口罩的行为，而传统的依赖人工监控的方法效率低且成本高。相比之下，利用深度学习技术如YOLOv3进行自动化检测具有高效和实时的优势。本研究旨在通过改进YOLOv3算法提升对口罩佩戴的识别精度与准确率，以适应室内、室外及人群密集等复杂环境的需求。这有助于开发出更加精准的监控系统，在公共场所的安全管理和防疫工作中发挥重要作用。近年来，基于深度学习的目标检测方法迅速发展，包括Faster R-CNN、SSD和YOLO等模型受到广泛关注。尽管已有部分研究使用了YOLO或其变种进行口罩佩戴检测，但在小目标（如口罩）识别上仍存在误检与漏检的问题。改进后的YOLOv3算法采用了特征金字塔网络设计，在不同层次实现多尺度检测，并引入锚框概念以适应各种类别目标。在实际应用中，该方法首先使用改进的YOLOv3模型定位面部区域，然后通过分析鼻梁、口唇等面部特征判断是否佩戴口罩；此外还涉及对不同类型口罩（如医用和布制）进行识别。为了训练高效的检测系统，构建高质量的数据集至关重要。数据集中应包含大量正负样本图像以确保在各种情况下都能准确识别。实验设计包括模型的训练、验证与测试环节，并调整超参数优化性能表现。综上所述，本段落通过改进YOLOv3算法致力于解决口罩佩戴检测中的挑战，旨在为公共卫生安全提供技术支持。利用深度学习和目标检测技术可以构建智能监控系统，有效提升自动监测能力，在疫情防控中发挥重要作用。

基于改良YOLOv8的火灾目标检测系统

优质

本项目研发了一种改进型YOLOv8算法的火灾目标检测系统，有效提升了火情识别的速度与精度，为消防安全提供可靠的技术保障。 ### 基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统 #### 一、引言随着人工智能技术的发展，目标检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。火灾作为一种突发性灾害，其早期发现对于减少人员伤亡和财产损失至关重要。然而，由于火灾初期的烟雾形态多变且火焰体积较小，传统目标检测算法往往难以实现高效准确的识别。因此，研发一种能够快速准确地检测火灾初期现象的技术变得尤为关键。 #### 二、YOLOv8概述 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测框架，以其速度快、精度高而闻名。作为该系列的最新版本，YOLOv8继承了前代的优点，并进一步优化了网络结构，在保持高速的同时提高了检测准确性。然而，在特定场景下，如火灾初期的复杂环境，YOLOv8仍然存在一定的局限性。 #### 三、改进方案为了解决YOLOv8在火灾目标检测中的不足，研究人员提出了一种改进方案： 1. **BotNet结构的加入**： - 目的：提高网络对火灾特征的提取能力。 - 实现方式：在YOLOv8的骨干网络末端加入BotNet结构。BotNet是一种基于注意力机制的模块，能够有效捕捉图像中的长距离依赖关系，从而增强网络对细节特征的学习能力。 - 效果：通过BotNet的引入，增强了模型对火灾初期细微特征的感知能力，提高了检测精度。 2. **EMA（Exponential Moving Average）注意力机制的应用**： - 目的：稳定训练过程，防止权重更新时出现剧烈波动。 - 实现方式：在YOLOv8头部末端引入EMA机制。EMA是一种动态调整参数的方法，通过对历史权重进行加权平均来平滑模型的训练过程，降低过拟合风险。 - 效果：EMA机制的应用有助于提高模型的泛化能力，确保模型在不同场景下的稳定性。 #### 四、实验结果为了验证改进后的YOLOv8模型的有效性，研究人员进行了大量的实验。实验结果显示： - **平均精度（mAP）提高2.3%**：这意味着整体检测准确率得到了显著改善。 - **火灾预测准确率提升1.4%**：证明了模型对火灾目标的识别能力加强。 - **烟雾预测准确率提升1%**：进一步证实改进措施对于捕捉火灾初期迹象的有效性。这些结果共同说明，通过引入BotNet结构和EMA机制，改进后的YOLOv8模型不仅能够更精确地检测到火灾初期特征，并且保持较高的速度，非常适合应用于实际的火灾预警系统中。 #### 五、结论基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统在原有模型基础上加入BotNet结构和EMA注意力机制，有效解决了现有算法在复杂环境下识别效率低的问题。实验表明，在多个关键指标上有所提升，能够更好地满足实时监测的需求。这一成果为未来开发更高效可靠的火灾预警技术提供了有力支持。

火灾检测与火焰识别数据集

优质

本数据集包含多种场景下的视频和图像资料，用于训练和测试火灾检测及火焰识别算法，助力提升公共安全领域的技术水平。火焰识别与火灾检测数据集包含了用于训练模型以准确识别火焰及早期火灾迹象的相关图像和视频资料。这些数据集有助于提高安全监控系统的效率和准确性，确保在火灾初期就能及时发现并采取措施。

C# Onnx Yolov8 火焰识别与火灾检测

优质

本项目利用C#语言和ONNX模型实现YOLOv8在火焰识别及火灾检测中的应用，旨在提供高效准确的安全监控解决方案。 C# Onnx Yolov8 火焰识别与火灾检测的完整Demo包含自带模型，可以直接运行。相关介绍发布在博客文章中。

基于改良YOLOv5s的森林火灾烟雾检测算法.pdf

优质

本文提出了一种基于改进YOLOv5s模型的森林火灾烟雾检测方法，旨在提高烟雾识别精度和速度，有效预防森林火灾的发生。基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法的研究提出了一种新的方法来提高森林火灾早期预警系统的准确性与效率。通过优化现有的YOLOv5s目标检测模型，并结合特定场景下的数据增强技术，该研究成功地提高了对森林中微弱火源和烟雾的识别能力。此外，改进后的算法在计算资源有限的情况下依然能够保持高性能表现，为实际应用提供了可能。

Matlab火灾火焰与烟雾检测识别系统

优质

本系统基于MATLAB开发，专注于火灾中火焰与烟雾的自动检测和识别。通过图像处理技术分析视频或图片数据，及时准确地判断火情，为消防安全提供技术支持。本设计为基于MATLAB的烟雾火焰火灾识别系统，能够读取视频或图像并检测其中是否有烟雾或火焰。该系统具备一个直观的人机交互式GUI界面，功能强大且识别准确，并配有相应的操作指南和运行效果图，直接运行GUI文件即可顺利使用。此外，对于车牌识别、人脸识别、图象去雾、压缩处理、水印添加及去除、疲劳检测以及人数统计等功能也有技术交流的意愿；同时欢迎探讨声音信号处理方面的相关话题。

【火灾识别】基于MATLAB的图像特征火灾检测代码包RAR版

优质

本资源提供了一套基于MATLAB开发的图像处理工具包，专门用于火灾检测。通过分析图像中的特定特征来识别可能的火情，并以RAR格式打包以便下载和使用。 MATLAB项目的相关源码。

基于YOLOv3的红绿灯检测与识别

优质

本研究采用YOLOv3算法进行红绿灯的实时检测和精准识别，旨在提高智能驾驶系统的环境感知能力。在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统，基于YOLOv3的预训练权重，无需重新训练模型，只需调用yolov3.weights文件即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。

基于MATLAB的烟雾火灾识别检测系统.zip

优质

本资源提供了一种利用MATLAB开发的烟雾火灾自动识别与报警系统。该系统通过图像处理技术智能分析视频流中的异常烟雾情况，并发出警报，有效提升火灾预防能力。 Matlab GUI仿真用于识别烟雾并实现火灾报警功能。