基于改进YOLOv7的森林火灾检测 |
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引用本文: | 李智,彭抗非,丁耀晖,薛博元,阮士峰.基于改进YOLOv7的森林火灾检测[J].中国新技术新产品,2023(12):140-142. |
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作者姓名: | 李智 彭抗非 丁耀晖 薛博元 阮士峰 |
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作者单位: | 安阳工学院 |
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基金项目: | 全国大学生创新创业训练计划项目“基于改进YOLO的火灾检测机器人设计研究”(项目编号:202211330028); |
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摘 要: | 森林火灾所造成的危害是无法估量的,因此在火灾发生前及时检测,并做到防患于未然,更有利于保护森林资源。该文提出了一种基于YOLOv7算法的森林火灾检测改进方案。为了帮助模型更有效地识别火焰特征,在不损失特征信息的情况下减少冗余功能,将CA注意力机制嵌入算法的特征提取部分。同时运用EIOU作为边界框损失函数,提升模型的收敛速度与回归精度。改进的烟火检测模型的平均精度提升2.0%,召回率提升1.6%,检测速度也在原来的基础上进行提升。
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关 键 词: | YOLOv7 森林火灾检测 CA注意力机制 EIOU损失函数 |
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