[发明专利]一种基于改进YOLO模型的轻型室内火灾识别方法在审
| 申请号： | 202210362102.2 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114821466A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 史徐睿;戚伟;蔡晓伟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLO模型的轻型室内火灾识别方法，包括：改进backbone部分，引入采用CSP模块；引入Ghost Module；引入Ghost Bottlenecks，来代替瓶颈结构里面的普通卷积；在原YOLO模型基础上，使用GhostNet提取出三个有效特征层，利用这三个有效特征层替换原来YOLO主干网络CSPdarknet53的有效特征层；经过主干网络生成特征图后，在特征图进行特征聚合之前，CSPDarkNet53将输出特征图发送到SPP块以融合感受野并进行特征提取；输入图像经过主干网后，特征图被转换为语义特征或学习特征；获得火焰数据集后进行筛选；对算法权重文件进行编译生成可执行文件，导入嵌入式芯片。本发明简化算法结构，降低运行成本，使得模型能够在价格低廉的嵌入式设备中流畅运行，完成对火灾的实时监控效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolo 模型 轻型 室内 火灾 识别 方法 | ||
【主权项】：
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