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2021年18期
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基于YOLO模型改进的火焰检测系统
基于YOLO模型改进的火焰检测系统
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摘要
摘要:针对传统的火焰及烟雾传感器对火灾发生初期预警效果不理想等问题,提出了一种软硬件相结合的视频图像智能检测方法。该方法基于YOLOv5算法模型,通过对火焰样本数据集进行标注,并输入到YOLOv5的训练算法,生成pt格式的权重模型,利用该权重模型进行测试,能够在短时间内对火焰进行特征提取,同时辅以高精度的烟雾传感器提高对火灾预防的准确性,实现了有效的灾情预防效果。
DOI
34g5k05wj9/5646955
作者
丛明轩
吴思涵
吴寒
陈鑫宇
李缙绅
李雯
机构地区
辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁 鞍山 114000
出处
《科学与技术》
2021年18期
关键词
火焰检测
灾情预防
Opencv-YOLOv5
树莓派
分类
[建筑科学][建筑技术科学]
出版日期
2021年11月18日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
科学与技术
2021年18期
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