期刊文献+

基于改进YOLOv7的森林火灾检测

下载PDF
导出
摘要 森林火灾所造成的危害是无法估量的,因此在火灾发生前及时检测,并做到防患于未然,更有利于保护森林资源。该文提出了一种基于YOLOv7算法的森林火灾检测改进方案。为了帮助模型更有效地识别火焰特征,在不损失特征信息的情况下减少冗余功能,将CA注意力机制嵌入算法的特征提取部分。同时运用EIOU作为边界框损失函数,提升模型的收敛速度与回归精度。改进的烟火检测模型的平均精度提升2.0%,召回率提升1.6%,检测速度也在原来的基础上进行提升。
机构地区 安阳工学院
出处 《中国新技术新产品》 2023年第12期140-142,共3页 New Technology & New Products of China
基金 安阳工学院科研培育基金项目“多帧监督的相关滤波无人机目标跟踪关键技术研究”(项目编号:YPY2021010) 全国大学生创新创业训练计划项目“基于改进YOLO的火灾检测机器人设计研究”(项目编号:202211330028)。
  • 引文网络
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献12

共引文献42

;
使用帮助 返回顶部