改进YOLOV3的火灾检测方法

• 作者: 潘善亮 罗小权
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 火灾检测 YOLOV3-IMP 多尺度检测 Softer-NMS
• 年，卷（期）: 2020,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 187-196
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0273

摘要

针对传统火灾探测器检测范围有限,传统火灾检测算法精度不高、检测时间长等问题,提出一种基于改进YOLOV3的火灾检测方法YOLOV3-IMP.在YOLOV3网络结构上进行改进,包含对特征提取网络改进和多尺度检测改进,提高对浅层特征的学习能力;通过改进的K-means聚类算法生成出初始先验框;通过改进的损失函数提高对小火灾区域的检测能力;在输出火灾检测图像之前采用Softer-NMS算法,提高对重叠区域的检测能力.实验结果表明,改进的算法准确率和召回率为91.6％,83.2％,mAP高达84.5％,检测速度可达0.28 s,可以满足火灾检测的实时性和准确性,能够实现有效的火灾检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘善亮	宁波大学信息科学与工程学院	32	126	7.0	10.0
2	罗小权	宁波大学信息科学与工程学院	3	2	1.0	1.0