基于计算机视觉的石化火灾智能监测研究

作     者：孙雪婷 傅钰江 林堂茂 王涵 陈博 Sun Xueting;Fu Yujiang;Lin Tangmao;Wang Han;Chen Bo

作者机构：中石化(大连)石油化工研究院有限公司辽宁省大连市116045 

基　　金：国家重大科研仪器研制项目(61627803) 国家重点研发计划(2022YFB3305900) 国家自然科学基金青年基金(21706023) 

出 版 物：《炼油技术与工程》 (Petroleum Refinery Engineering)

年 卷 期：2024年第54卷第8期

页      码：51-55页

摘      要：针对火灾现场干扰因素复杂、传统火灾报警方式相对滞后的问题,提出了一种基于YOLOv5改进的火灾识别算法。首先,通过改进激活函数提升模型非线性表达及泛化能力,改进损失函数,减少模型对非必要特征的学习;然后,通过引入注意力机制CBAM,增强模型在通道和空间的双向感知力;最后,设计改进YOLOv5算法与其他识别算法对比实验。通过定性及定量分析证明改进算法的有效性,与原YOLOv5算法相比,模型平均精准率AP提高了5.85%,整体网络性能有了较明显的提升,满足了火灾图像检测准确度、实时性的需求,测试结果证明其具有良好的性能以及应用价值。

主 题 词：计算机视觉 石化企业 火灾智能监测 网络结构 激活函数 损失函数 评价指标 消融实验 

学科分类：081702[081702] 0817[工学-轻工类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.20138/j.cnki.issn1002-106X.2024.08.012

馆 藏 号：203133542...