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公开(公告)号：CN116994182A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310973766.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于改进PP‑YOLO的火灾检测方法。通过摄像头获取视频信号，将视频信号截取成图像并进行图像预处理；利用训练好的火灾检测模型对图像进行火焰和烟雾检测并在显示器上显示检测结果。其中，所述火灾检测模型具体为：以PP‑YOLO为基础模型，PP‑YOLO包括特征提取网络、特征融合网络和检测头；采用改进的特征融合网络加强多尺度特征融合过程、提高特征的表达能力；特征提取网络采用轻量化网络ShuffleNetv2，调整最后一个卷积层的通道数以减少模型参数量和浮点计算量，并进行知识蒸馏提高模型检测精度。本发明在大量减少算法参数量和计算量的情况下，能够实现良好的火灾检测准确性。
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