基于改进YOLOv7的森林火灾检测

李智; 彭抗非; 丁耀晖; 薛博元; 阮士峰

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基于改进YOLOv7的森林火灾检测

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森林火灾所造成的危害是无法估量的,因此在火灾发生前及时检测,并做到防患于未然,更有利于保护森林资源。该文提出了一种基于YOLOv7算法的森林火灾检测改进方案。为了帮助模型更有效地识别火焰特征,在不损失特征信息的情况下减少冗余功能,将CA注意力机制嵌入算法的特征提取部分。同时运用EIOU作为边界框损失函数,提升模型的收敛速度与回归精度。改进的烟火检测模型的平均精度提升2.0%,召回率提升1.6%,检测速度也在原来的基础上进行提升。

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来源
《中国新技术新产品》 |2023年第12期|140-142|共3页
作者
李智; 彭抗非; 丁耀晖; 薛博元; 阮士峰;
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作者单位

安阳工学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
YOLOv7; 森林火灾检测; CA注意力机制; EIOU损失函数;

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