[发明专利]一种基于加权双向特征金字塔网络的轻量级火灾检测方法在审
| 申请号： | 202210781774.7 | 申请日： | 2022-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN115063665A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 江祥奎;胡浩昌;赵峰;张三;胡艺辉;王无为;李红 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/94;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710061 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权双向特征金字塔网络的轻量级火灾检测方法，使用RepVGG模块替换了YOLOv5s网络模型骨干网络的卷积模块Conv；在YOLOv5s引入轻量型通道和空间注意力机制CBAM；采用BiFPN结构作为YOLOv5s的特征融合网络；制作火灾图像检测数据集并将其分为训练集、验证集和测试集；将数据集输入到改进后的YOLOv5s网络模型中，并经过GPU进行训练和测试，得到最优权重；使用最优权重将火灾图像输入到YOLOv5s网络模型中，得到火灾实时检测结果。本发明使得检测火灾图像的速度更快，精度更高，降低了网络模型的计算量，提高了推理和检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 双向 特征 金字塔 网络 轻量级 火灾 检测 方法 | ||
【主权项】：
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