基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法研究 |
| |
作者姓名: | 李虹 纪任鑫 陈军鹏 耿荣妹 蔡骁 张艳迪 |
| |
作者单位: | 1. 中国消防救援学院;2. 航天图景科技有限公司 |
| |
基金项目: | 北京市科技新星计划(Z191100001119111,Z201100006820107); |
| |
摘 要: | 该文提出一种基于改进YOLOv5s的森林烟火检测算法,通过引入GSConv轻量化卷积和消除网格敏感度的策略,在原始YOLOv5s模型的基础上优化。在烟火数据集上进行广泛的实验,同时将改进的算法部署到无人机上进行真机测试。实验结果表明,经过改进的模型在森林烟火检测任务中取得显著的性能提升。模型的平均精度达到90.65%,且检测耗时仅为4.1 ms,满足烟火检测的高精度和实时性要求。这一研究为森林烟火检测算法的实际应用提供有力支持,具有重要的实际意义和应用价值。
|
关 键 词: | 森林烟火检测 YOLOv5s GSConv轻量化卷积 消除网格敏感度 实时性 |
|