基于PHAM-YOLO网络的卷烟纸燃烧线检测方法

为实现卷烟纸燃烧时燃烧线的准确识别,构建了常见应用场景下的卷烟纸燃烧线数据集。针对检测背景复杂、多目标、燃烧线尺度不一且形状各异的难题,将并行混合注意机制嵌入了YOLO v5主干网络,构建了PHAM-YOLO网络模型用于卷烟纸燃烧线的检测。采用特征金字塔快速池化、边界盒回归等方法提升了卷烟纸燃烧线的定位准确性。结果表明,对于卷烟纸燃烧线数据集,PHAM-YOLO网络检测平均精度均值、精度和召回率分别为99.0%、99.8%和99.0%,其中平均精度均值比原始模型提高了5.0%,高于其他类型的目标检测方法。