一种轻量级的FIRE-DET火焰检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种轻量级的FIRE‑DET火焰检测方法及系统，首先构建包含复杂环境下的数据集；其次，构建单步检测模型FIRE‑DET，模型中Backbone使用由多卷积组合结构层叠的FIRE‑Net网络，并减少卷积通道数；将BiFPN作为模型的特征融合网络，提高多尺度特征融合的效果；增加一种改进的空间注意力机制，对火焰特征进行增强；将提取的特征，输入Class/Box Net层中进行预测和回归；最后，使用数据集对FIRE‑DET模型进行训练，获得用于火焰检测的检测器。本发明的识别率为97.55％，火焰检测速度达到45帧/s，可用于实时火焰检测并预警，且具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。