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基于改进Tiny-YOLOv3的烟雾检测算法
被引量:
2
1
作者
吉森荣
《科学技术创新》
2021年第4期95-96,共2页
实时准确的烟雾检测对森林火灾的预警至关重要,特别是面向计算力有限的嵌入式设备。为在这类设备上稳定检测烟雾,本文选择Tiny-YOLOv3作为基准模型。受Mobilenet的启发,设计一种改进Tiny-YOLOv3的新型网络结构,使用深度可分离卷积替换...
实时准确的烟雾检测对森林火灾的预警至关重要,特别是面向计算力有限的嵌入式设备。为在这类设备上稳定检测烟雾,本文选择Tiny-YOLOv3作为基准模型。受Mobilenet的启发,设计一种改进Tiny-YOLOv3的新型网络结构,使用深度可分离卷积替换普通卷积,增加网络层数和输出通道数提高模型的精度。实验结果表明,所提出模型的体积小于Tiny-YOLOv3,在公开烟雾数据集的精度高于Tiny-YOLOv3,且性能优于经典的主流检测模型。这证明了本文算法的有效性。
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关键词
烟雾检测
Tiny-YOLOv3
深度可分离卷积
嵌入式设备
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职称材料
题名
基于改进Tiny-YOLOv3的烟雾检测算法
被引量:
2
1
作者
吉森荣
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《科学技术创新》
2021年第4期95-96,共2页
文摘
实时准确的烟雾检测对森林火灾的预警至关重要,特别是面向计算力有限的嵌入式设备。为在这类设备上稳定检测烟雾,本文选择Tiny-YOLOv3作为基准模型。受Mobilenet的启发,设计一种改进Tiny-YOLOv3的新型网络结构,使用深度可分离卷积替换普通卷积,增加网络层数和输出通道数提高模型的精度。实验结果表明,所提出模型的体积小于Tiny-YOLOv3,在公开烟雾数据集的精度高于Tiny-YOLOv3,且性能优于经典的主流检测模型。这证明了本文算法的有效性。
关键词
烟雾检测
Tiny-YOLOv3
深度可分离卷积
嵌入式设备
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于改进Tiny-YOLOv3的烟雾检测算法
吉森荣
《科学技术创新》
2021
2
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