复杂场景下基于CNN的轻量火焰检测方法

摘要

已有的火灾检测方法往往依赖高性能的机器,在嵌入式端和移动端检测速度较慢、误检率较高,尤其是无法解决小尺度火焰漏检问题.针对上述问题,文中提出基于YOLO的火焰检测方法.使用深度可分离卷积改进火焰检测模型的网络结构,并使用多种数据增强技术与基于边框的损失函数以提高精度.通过参数调优,在保证检测准确率的情况下,实现在嵌入式移动系统上21 ms的实时火灾探测.实验表明,文中方法在火焰数据集上的精度和速度都有所提高.