改进YOLOV3的火灾检测方法

针对传统火灾探测器检测范围有限,传统火灾检测算法精度不高、检测时间长等问题,提出一种基于改进YOLOV3的火灾检测方法YOLOV3-IMP。在YOLOV3网络结构上进行改进,包含对特征提取网络改进和多尺度检测改进,提高对浅层特征的学习能力;通过改进的K-means聚类算法生成出初始先验框;通过改进的损失函数提高对小火灾区域的检测能力;在输出火灾检测图像之前采用Softer-NMS算法,提高对重叠区域的检测能力。实验结果表明,改进的算法准确率和召回率为91.6%,83.2%,mAP高达84.5%,检测速度可达0.28 s,可以满足火灾检测的实时性和准确性,能够实现有效的火灾检测。