基于Transformer改进YOLO v4的火灾检测方法

王国睿

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基于Transformer改进YOLO v4的火灾检测方法

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针对火灾检测算法检测多尺度火焰和烟雾精度低,且实时性差的问题,提出了一种基于Transformer改进YOLO v4的火灾检测方法。首先,结合MHSA(Multi-Head Self-Attention)改进了CSPDarknet53主干网络,建模全局依赖关系以充分利用上下文信息。此外,基于MHSA改进了PANet模块进行多尺度特征图融合,获取更多的细节特征。为验证改进方法的有效性,与YOLO v4、YOLO v3等算法进行比较。实验证明,不仅能够检测多尺度目标,且视频监控场景下达到实时性,具有准确率高、误报率低、检测实时性等优点,满足监控视频场景下的火灾检测任务。

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来源
《智能计算机与应用》 |2021年第7期|86-90|共5页
作者
王国睿;
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作者单位

山东科技大学计算机科学与工程学院;

山东青岛266590;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度学习; 注意力机制; YOLO v4算法; 火灾检测;

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