基于改进YOLOv3的带式输送机巷道火灾检测方法

随着煤矿电气化和机械化程度的提高,矿用输送带的使用在提供高效巷道运输的同时也带来了火灾隐患。针对现有火灾检测模型存在准确率低和对小火焰识别差的问题,提出一种改进的YOLOv3火灾检测算法模型。首先,为了解决火灾数据正负样本数量分布不均衡的问题,选用Focal Loss函数作为此改进模型的损失函数;其次,融合多尺度特征和注意力机制,对原始YOLOv3网络模型中的特征提取结构进行改进,通过减少卷积后处理的火焰特征缩小和边缘信息丢失,使得检测精度进一步提高;最终,经多次训练学习验证,改进后的输送带火焰检测模型平均精度93.81%,较原始YOLOv3模型提升了3.25%。