基于轻量级卷积神经网络的图像型火灾检测算法研究
这是一篇关于火灾检测,深度学习,目标检测,轻量级网络,动态卷积的论文, 主要内容为火灾是日常生活中极具破坏力的灾害,及时发现并报警具有十分重要的意义。与基于传统传感器的火灾检测方法相比,基于视觉的火灾检测方法具有准确度高、响应速度快、应用范围广、报警信息丰富等诸多优点。早期的图像型火灾检测方法基于颜色、形状、纹理等传统特征,难以适应复杂环境下的火灾检测。随着深度学习技术快速发展,基于卷积神经网络和目标检测的火灾检测方法逐渐成为研究热点。然而,现有基于深度学习的火灾检测方法在检测精度、误报抑制和模型复杂度方面难以取得平衡。为此,本文提出了一种基于轻量级卷积神经网络的火灾检测方法,较好地解决了上述问题。轻量级火灾检测网络以FCOS为基础网络,降低其通道数并引入Ghost Net作为主干网络,从而实现网络轻量化。在主干网络中引入动态卷积,在不增加网络宽度和深度的情况下提高其对形态多变的火焰的特征提取能力。增加空间注意力模块,优化网络空间特征表达,同时利用H-Swish激活函数优化网络的学习能力。对于损失函数,利用颜色权重改进分类损失函数,提高训练过程中对火焰颜色区域的关注度,并将中心度作为回归损失的权重,提高中心区域特征的贡献。此外,在火灾检测网络之前引入运动前景检测,形成完整的火灾检测算法。本文建立了场景丰富、标注规范的火灾检测数据集,并在自建和公开数据集进行了一系列消融实验和对比实验。轻量级火灾检测网络在自建火灾数据集的平均精确率为92.0%,参数量为4.58M,浮点计算量为31.45G。完整的火灾检测算法在公开数据集中火灾视频的平均真正例率为99.23%,干扰视频的平均真负例率为99.21%。在真实监控场景进行较长时间测试,算法未产生误报且响应速度较快。实验结果表明本文算法对多种场景的火灾均有较好的检测效果,在检测精度、误报抑制和模型复杂度方面具有优势,具有较高的应用价值。
基于深度学习的电动汽车充电站火灾检测方法研究
这是一篇关于电动汽车充电站,火灾检测,YOLO,卷积模块优化,注意力机制的论文, 主要内容为随着石化燃料减少和环境污染日益严重,电动汽车作为清洁能源工具,对实现交通领域低碳化发展至关重要。预计到2025年,我国电动汽车保有量将达1782万辆,充电桩总量约为939.1万个,车桩比为1:0.53。电动汽车在充电过程中为缩短充电时间,普遍采用高电压、大电流等快速充电方式,导致电池发热严重极易引发火灾事故,造成重大经济损失甚至危害人身安全。因此,对电动汽车充电站进行实时火灾检测具有重大意义。电动汽车充电站发生火灾时,电气设备剧烈燃烧并释放大量灰黑色烟雾,火焰与烟雾边界相融合,易受风和光照等因素影响导致特征复杂多变,而烟雾传感器等传统火灾检测方法在室外条件下检测精度较低,不适用于此场景。因此,本文提出基于YOLO(You Only Look Once,YOLO)的电动汽车充电站火灾检测方法,对火焰和烟雾目标检测难点进行分析并构建数据集,在不规则目标特征提取和算法模型轻量化两方面进行优化,通过消融实验选取最优模型并进行硬件设备部署。本文主要研究内容如下:首先,从电动汽车充电站这一特定检测场景出发,分析其火灾原因、特点和检测难点。对火焰烟雾数据集图片进行筛选、扩充和标注,最终得到适用于电动汽车充电站火灾检测的专用数据集。其次,基于YOLO网络结构和检测原理,提出改进Ghost Net的电动汽车充电站火灾检测算法,在原YOLOv4算法中引入轻量化Ghost Net模块、K-means++聚类算法和坐标注意力模块(Coordinate Attention,CA),基于已有监控设备,对火灾实施动态检测。然后,为提升模型的检测精度,将模型部署在中央集群监控平台上,实现多场地集中监控,提出基于改进YOLOv7的电动汽车充电站火灾检测算法。将Head中Rep Conv模块更改为深度超参数化卷积(Depthwise Over-parameterized Convolutional Layer,DO-Conv),加强检测头的目标特征提取能力,训练优化后的YOLOv7-DO-Conv模型并测试实时检测性能。最后,为进一步提升模型的检测速度,部署在低算力嵌入式平台上,实现就地端实时检测,提出基于改进YOLOv7-Tiny的电动汽车充电站火灾检测算法。引入无参注意力机制模块(Sim AM)和动态卷积(Omni-dimensional Dynamic Convolution,OD-Conv),加强网络特征能力。通过消融实验对比各改进模型性能并选取最优模型部署在英伟达Jetson Xavier NX上。实验结果表明,改进后的模型满足在就地端低算力平台实时检测的需求。
基于深度学习的火灾报警系统研究
这是一篇关于YOLOv5,火灾检测,注意力机制,特征融合,轻量化的论文, 主要内容为火灾会严重威胁人们的生命安全,造成重大经济损失。为避免火灾发生,火灾检测与报警一直是消防工作的重点问题。传统的火灾报警系统基于近距离激活的传感器,需要人的参与来确认火灾,不适用于危急的环境并且检测距离受限、反应慢、精度低。随着深度学习在视频监控领域的广泛应用,火灾检测技术从基于传统图像处理方法发展到基于深度学习的方法,但仍存在检测精度低、漏检率高、实时性差、报警信息缺失等问题,且缺乏完整可行的火灾自动报警系统。针对火焰检测模型检测精度低、小目标火焰漏检率高等问题,在原始YOLOv5网络的基础上,添加小火焰目标检测头专注于提取小目标的特征,根据ASFF机制设计与之匹配的4×4检测头的火焰特征融合结构。另外,结合SPD模块改进YOLOv5的Conv模块,提升对低分辨率和小图像的检测准确率。最后,使用SA注意力机制和WIo U损失函数提高火焰检测器的整体性能。实验结果表明,YOLOSSA模型的性能优于原始的YOLOv5模型以及其他主流目标检测算法,达到了78.35%的平均精确度。针对传统火灾报警系统报警信息缺失和实时性差等问题,设计了轻量化网络模型用于火灾现场的辅助多目标提取任务,将火情的现场信息转化为文字作为辅助报警信息反馈给消防系统。使用轻量级的Ghost模块和轻量级的通用上采样因子CARAFE大大降低了模型的复杂度,通过对模型的剪枝操作提高了模型效率。在COCO128数据集上的验证了所提出的轻量YOLO-GC模型能够很好地完成多目标提取任务,达到了88.63%的平均精确度,参数量与YOLOv5s相比减少了74%,计算复杂度减少了71%。针对现有火灾报警系统功能不完善的问题,完成了火灾桌面检测软件、Android客户端应用程序和Web网页的开发,具有图片检测、视频文件检测和实时视频流检测等功能。为提高消防系统出警效率、简化出警流程,设计了基于Nodejs和Vue的前后端分离系统完善消防任务,实现了集智能检测、智能报警、智能接警和智能出警于一身的智能火灾报警系统,完成真正意义上的“智慧消防”。
基于深度学习的电动汽车充电站火灾检测方法研究
这是一篇关于电动汽车充电站,火灾检测,YOLO,卷积模块优化,注意力机制的论文, 主要内容为随着石化燃料减少和环境污染日益严重,电动汽车作为清洁能源工具,对实现交通领域低碳化发展至关重要。预计到2025年,我国电动汽车保有量将达1782万辆,充电桩总量约为939.1万个,车桩比为1:0.53。电动汽车在充电过程中为缩短充电时间,普遍采用高电压、大电流等快速充电方式,导致电池发热严重极易引发火灾事故,造成重大经济损失甚至危害人身安全。因此,对电动汽车充电站进行实时火灾检测具有重大意义。电动汽车充电站发生火灾时,电气设备剧烈燃烧并释放大量灰黑色烟雾,火焰与烟雾边界相融合,易受风和光照等因素影响导致特征复杂多变,而烟雾传感器等传统火灾检测方法在室外条件下检测精度较低,不适用于此场景。因此,本文提出基于YOLO(You Only Look Once,YOLO)的电动汽车充电站火灾检测方法,对火焰和烟雾目标检测难点进行分析并构建数据集,在不规则目标特征提取和算法模型轻量化两方面进行优化,通过消融实验选取最优模型并进行硬件设备部署。本文主要研究内容如下:首先,从电动汽车充电站这一特定检测场景出发,分析其火灾原因、特点和检测难点。对火焰烟雾数据集图片进行筛选、扩充和标注,最终得到适用于电动汽车充电站火灾检测的专用数据集。其次,基于YOLO网络结构和检测原理,提出改进Ghost Net的电动汽车充电站火灾检测算法,在原YOLOv4算法中引入轻量化Ghost Net模块、K-means++聚类算法和坐标注意力模块(Coordinate Attention,CA),基于已有监控设备,对火灾实施动态检测。然后,为提升模型的检测精度,将模型部署在中央集群监控平台上,实现多场地集中监控,提出基于改进YOLOv7的电动汽车充电站火灾检测算法。将Head中Rep Conv模块更改为深度超参数化卷积(Depthwise Over-parameterized Convolutional Layer,DO-Conv),加强检测头的目标特征提取能力,训练优化后的YOLOv7-DO-Conv模型并测试实时检测性能。最后,为进一步提升模型的检测速度,部署在低算力嵌入式平台上,实现就地端实时检测,提出基于改进YOLOv7-Tiny的电动汽车充电站火灾检测算法。引入无参注意力机制模块(Sim AM)和动态卷积(Omni-dimensional Dynamic Convolution,OD-Conv),加强网络特征能力。通过消融实验对比各改进模型性能并选取最优模型部署在英伟达Jetson Xavier NX上。实验结果表明,改进后的模型满足在就地端低算力平台实时检测的需求。
化工仓库消防机器人的设计与研究
这是一篇关于消防机器人,Vibe算法,火灾检测的论文, 主要内容为随着国家工业的发展,化工行业也越来越多,化工仓库堆集着各种易燃易爆的化工原料,存在着火灾隐患,对于化工仓库的管理以及应急处理显得尤为重要,当前火灾预警存在误报,视频监控存在盲区等问题。传统仓库的火灾检测,主要对仓库安装监控或者其他传感器,由于仓库内会堆积各种原料,遮挡视野,导致出现盲区,从而产生漏报问题,本课题在该背景下,设计了一种消防机器人,主要用于日常对化工仓库的巡检任务,对化工仓库进行火灾检测,能够在火灾发生时发出警报,并可以通过操作人员控制或者机器人的自动处置功能进行早期火灾灭火,提高火灾预警以及处置能力。根据对仓库环境的工作需求,对消防机器人进行整体方案的设计,机器人在工作过程中需要灵活的行驶路线,采用视觉引导,改变传统的转向机构,通过车轮差速实现机器人的转向,并且对机器人的底座以及车身进行设计,确保机器人能够满足工作要求。机器人的火灾检测是将颜色特征提取以及Vibe运动目标前景结合进行检测,通过对Vibe算法的样本采集、背景更新和邻域更新进行改进,去除其他运动目标的干扰,提高火焰以及烟雾检测的准确率。理论分析完成之后,对消防机器人的样机进行制作,搭建实验平台,对机器人的移动性能测试,验证机器人能够完成直线、弯道以及爬坡行驶;通过Matlab对机器人的自动行驶模拟仿真,重点对机器人系统测试,即视频监测功能以及火灾检测功能,验证系统能够实时监测仓库环境,并且能准确对火焰和烟雾进行检测预警。
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