改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法

针对电动自行车和煤气罐搭乘电梯引起的火灾隐患,提出一种改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法。以YOLOX-s为基线模型,首先在加强特征提取网络中引入深度可分离卷积替换标准卷积,提升模型的推理速度。然后提出一种基于混合域的高效卷积块注意力模块(ECBAM)并嵌入主干特征提取网络中。在ECBAM模块的通道注意力部分,使用一维卷积替换两个全连接层,既降低了卷积块注意力模块(CBAM)的复杂度又提高了检测精度。最后提出一种多帧协同算法,通过结合多张图片的危险品检测结果以减少危险品入侵电梯的误报警。实验结果表明:改进后模型比YOLOX-s的平均精度均值(mAP)提升了1.05个百分点,浮点计算量降低了34.1%,模型体积减小了42.8%。可见改进后模型降低了实际应用中的误报警,且满足电梯场景下危险品检测的精度和速度要求。