基于改进Tiny-YOLOv3的烟雾检测算法

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。