基于改进YOLOv7的森林火灾检测

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。