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基于CA-Res注意力机制的YOLOv5图像火灾检测算法: 收藏
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引用; 《消防科学与技术》2023年第8期42卷 1113-1116页; 作者：李晓旭李泊宁张曦于春雨应急管理部沈阳消防研究所辽宁沈阳110034 辽宁省火灾防治技术重点实验室辽宁沈阳110034 消防与应急救援国家工程研究中心辽宁沈阳110034; 为解决人工和传感器火灾检测方法中存在的精度低、速度慢等问题,在分析火灾图像特征的基础上,设计了一种融入可调节坐标残差注意力的改进YOLOv5多路火灾检测算法。该算法在YOLOv5网络模型上进行改进,可以自动提取和学习图像的特征。首先...; 为解决人工和传感器火灾检测方法中存在的精度低、速度慢等问题,在分析火灾图像特征的基础上,设计了一种融入可调节坐标残差注意力的改进YOLOv5多路火灾检测算法。该算法在YOLOv5网络模型上进行改进,可以自动提取和学习图像的特征。首先,通过坐标注意力机制,将位置信息嵌入到通道注意力中,使网络能够获得更大范围的信息,提高了对火灾图像的检测精度。其次,通过残差连接保留火焰的初始特征,将初始特征与坐标注意力特征进行自适应结合,实现更好的识别效果。最后,在多路摄像头捕获的实时视频数据上进行火灾的检测与识别,具有较高的准确率。该火灾检测方法可以有效识别和检测火灾早期产生的火焰信息,减少在火灾早期错过最佳扑救时间造成的损失。; 来源：详细信息评论

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