融合自适应注意力的多尺度火灾检测算法

作     者：梁煜 陈童 张为 LIANG Yu;CHEN Tong;ZHANG Wei

作者机构：天津大学微电子学院天津300072 

基　　金：国家重点研发计划课题(2020YFC1522405) 天津市新一代人工智能科技重大专项(19ZXZNGX00030) 

出 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)

年 卷 期：2024年第44卷第1期

页      码：91-101页

摘      要：针对实际场景下火灾检测准确度不高的现象,根据火灾自身特征提出了一种基于Anchor-free结构的火灾检测算法.将特征提取网络残差模块设计为多分支结构,并在其基础上嵌入根据火焰特征设计的自适应注意力模块,提取出更具表达力的火焰特征.添加亚像素融合,利用高层特征丰富的通道信息增强多尺度特征的表达能力.设计特征增强模块强化最高层特征表示,更好地利用全局空间信息.引入自适应标签分配,强化网络对火焰特征的学习效果.利用改进后的GIoU Loss损失函数对边界框精细回归.该算法在自建数据集上的检测精度达到了94.9%,在公开数据集上也有较好的检测效果,且抗干扰能力强,适用于各种环境下的火灾检测,能够满足实际场景下火灾检测任务的需要.

主 题 词：深度学习 火灾检测 自适应注意力 多尺度特征增强 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.15918/j.tbit1001-0645.2023.022

馆 藏 号：203125329...