基于改进SSD的视频烟火检测算法

• 作者: 赵洋 王艺钢 靳永强 华丹
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 烟火检测 轻量化 SSD GhostNet Concat 特征融合
• 年，卷（期）: 2022,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究-全面感知
• 页码范围: 31-35
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.08.009

摘要

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%。