| 融合BiFPN与YOLO v5网络的工厂火灾检测 |
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| 引用本文： | 尚明鹏,周敏,陈燕军,李鑫炎.融合BiFPN与YOLO v5网络的工厂火灾检测[J].智能计算机与应用,2023(10):137-141+146. |
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| 作者姓名： | 尚明鹏 周敏 陈燕军 李鑫炎 |
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| 作者单位： | 1. 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室;2. 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51975431)； |
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| 摘 要： | 针对工厂火灾检测中存在环境复杂、目标密集、火焰初期目标较小、样本像素较低以及火焰边界特征不明显等问题，提出一种基于改进YOLO v5的工厂火灾检测算法Bi-YOLO v5。该方法通过融合加权双向特征金字塔(BiFPN)来增强特征信息；通过锚框参数优化增强了网络的泛化能力；通过损失函数改进提升了网络的收敛速度。实验结果表明，相比YOLO v5算法Bi-YOLO v5模型的准确率和平均精度分别提高了2.2%和1.7%,并且每帧推理时间降低到了27 ms,达到了在复杂的工厂环境下对火灾检测的要求。
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| 关 键 词： | 工厂火灾检测 YOLO v5算法 加权双向特征金字塔 锚框参数 损失函数 |
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