| 基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测算法 |
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| 引用本文： | 张小雪,王雨,吴思远,孙帮勇.基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测算法[J].光电工程,2023(10):107-122. |
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| 作者姓名： | 张小雪 王雨 吴思远 孙帮勇 |
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| 作者单位： | 1. 西安理工大学印刷包装与数字媒体学院;2. 中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(62076199)；;陕西省重点研发计划项目(2022ZDLGY01-03)；;瞬态光学与光子技术国家重点实验室开放基金项目(SKLST202214)；;陕西省教育厅重点科学研究计划项目(23JY063)；;西安市科技计划项目(22GXFW0088)~~； |
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| 摘 要： | 针对现有火灾检测算法仍存在的模型复杂、检测速度慢、误检率高等问题，提出一种基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测网络LFNet。首先，建立了轻量化的图像特征提取模块ECDNet，其通过在YOLOv5s主干网络中嵌入轻量化注意力模块ECA (efficient channel attention)，用于解决火灾检测中火焰与烟雾的多尺度难点；其次，利用深层特征提取模块FPN+PAN，对不同层级的特征图进行深度处理和多尺度融合；最后，利用嵌入轻量化的级联稀疏查询模块CSQ (cascade sparse query)提升对早期火灾中的小火焰与薄烟雾的检测准确率。实验表明，本文方法在mAP和Precision等客观指标上的综合表现达到最优，同时在实现较高检测精度时的参数量也较低，能够满足实际场景的火灾检测要求。
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| 关 键 词： | 目标检测 火灾检测 轻量化 级联稀疏查询机制 Slimming |
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