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由于以往视频烟火检测模型复杂,存在检测精度与速度不能兼顾的问题,提出一种改进SSD的轻量化视频烟火检测算法(GSSD)。该算法首先将SSD算法中的骨干网络替换为GhostNet网络模型,减少算法参数量,提高检测速度,之后通过Concat操作进行多尺度特征融合,提升算法对小目标的检测精度。该算法分别在PASCAL VOC 2012数据集和烟火数据集上进行了实验。实验结果表明,在相同工况条件下,GSSD算法相比SSD算法的mAP提高了4.8%,检测速度提升了1.9倍,参数量减少了84.64%。 相似文献
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针对雾天车辆检测过程中雾气影响严重导致检测精度不高的问题,为提升检测性能,基于暗通道去雾方法和YOLOv3模型提出一种改进的检测算法。首先,通过暗通道算法对图像进行去雾操作,提升图像的清晰度;其次,通过K-means聚类计算适合车辆检测的先验框,提升YOLOv3算法的检测精度;最后,引入注意力机制,对用以检测的特征图作进一步的特征提取,提高了算法对特征信息的挖掘能力。为了测试该算法的检测效果,在雾天车辆数据集上进行实验。实验结果表明,本文算法比YOLOv3算法的平均精度提升了4.1%,达到了97.5%,能够有效地提升雾天车辆检测的性能。 相似文献
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