基于跨尺度融合的图像型航空火灾探测器

作     者：张沛 任恒英 田佳麒 陈童 闫伟伟 张为 Zhang Pei;Ren Hengying;Tian Jiaqi;Chen Tong;Yan Weiwei;Zhang Wei

作者机构：中国航空工业集团公司第一飞机设计研究院机电系统设计研究所陕西西安710089 天津大学微电子学院天津300072 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室安徽合肥230027 

基　　金：国家重大科技计划项目(J2019-Ⅷ-0010-0171) 

出 版 物：《光电工程》 (Opto-Electronic Engineering)

年 卷 期：2025年第52卷第1期

页      码：102-114页

摘      要：针对飞行过程中,在高空气压较低,飞机货舱若发生火灾,烟雾颗粒半空悬浮,传统烟雾探测器难以检测,且在其它环境亦存在误漏报率较高,难以可视化等问题,设计了一款图像型火灾探测器,采用改进YOLOv5s算法实现烟火目标检测。首先将骨干网络替换为GhostNet轻量级骨干网络,便于硬件部署;在骨干网络与融合网络的连接处嵌入了协同注意力模块,强化对有效特征的提取。接着,针对火灾目标的发展变化特性,对特征融合网络中的C3结构进行改进,搭建了VoV-GSCSP模块,同时在融合网络和检测头之间嵌入Slim-ASFF模块,共同加强不同尺度特征融合的同时,实现了整体网络的进一步轻量化。最后,将回归损失替换为Focal EIOU,解决了惩罚项失效问题,并且提高了对正样本的预测能力。图像型航空火灾探测器以国产AI芯片RK3588为核心,连接CMOS图像传感器进行数据采集,通过网络实现与机载显示系统的信息交互。测试结果表明:在模拟飞机货舱顶部四角布置设备,可实现10 s内火焰报警,20 s内烟雾报警,为确保航空器安全提供了一种可行的解决方案。

主 题 词：RK3588 火灾检测 改进YOLOv5s 轻量化 

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

核心收录：

D　O　I：10.12086/oee.2025.240253

馆 藏 号：203157269...