基于改进YOLOv5s算法的隧道初期火灾检测模型

为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明：YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检...     

基于改进YOLOv5s的综采工作面人员检测算法

为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题，避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先，在颈部网络部分，采用深度可分离卷积(DwConv)替换普通卷积，降低参数量和计算量；然后，引入改进的路径聚合网络(PANet)提升特征提取能力，替换边界框损失函数完全交并比(CIOU)为有效交并比(EIOU),提升检测准确率；最后，选取综采工作面视频中的人员图像进行检测，选取煤矿井下人员闯入和安全帽佩戴监控视频作为检测数据集，并进行训练和验证。结果表明：对比初始YOLOv5s算法模型，YOLOv5s-DPE算法模型的参数量下降14.2%,浮点数计算量下降7.6%,算法网络模型大小下降12.5%,均值平均精度(mAP)@0.5提升到93.7%,mAP@0.5∶0.95提升到65.8%,YOLOv5s-DPE模型对小目标检测效果更好，误检漏检等情况有所减少。     

改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明：飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。     

低照度下改进YOLOX的煤矿无人电机车轨道障碍物检测方法

为解决地下煤矿光照不足进而导致无人电机车脱轨、撞车或侧翻等问题,提出了一种低照度多特征融合的YOLOX-CBAM目标检测算法,对矿井无人电机车轨道障碍物进行有效识别与分类。首先,通过实际场景采集及标注构建地下煤矿障碍物数据集,并将其输入微光数据处理Zero＿DCE模型中;其次,对YOLOX目标检测网络进行改进,分别在骨干网络CSPDarknet和特征金字塔(Feature Pyramid Networks, FPN)部分增加双通道CBAM注意力模块,解决了特征提取环节通道单一的问题;最后,将预测头部分的损失函数替换成SIoU,加快了模型迭代的速度。结果表明,与传统两阶段Faster-RCNN网络、YOLOv4网络、YOLOv5网络和原YOLOX网络相比,本模型精确率分别提高了4.65百分点、2.65百分点、2.19百分点、1.35百分点,召回率分别提高了9.39百分点、4.36百分点、0.82百分点、0.76百分点,速度分别提高了28.6帧/s、16帧/s、13.6帧/s、2.9帧/s,同时本模型与分别添加CBAM、SA、SA+SIoU、SE、SE+SIoU,YOLOX-CBAM模块的...     

基于深度学习的吸烟行为实时检测

为预防在禁烟场所因吸烟引发的火灾事故，提出了一种基于YOLOv5s的改进算法，利用改进算法对摄像头获取的图像进行逐帧检测，实现吸烟行为的实时检测。首先，将转换器(Transformer)引入网络颈部中，增强网络对多尺度目标的检测能力；其次，加入坐标注意力(Coordinate Attention, CA)模块，丰富网络提取的特征图信息，增强特征图信息表达能力；最后，增加一个小目标检测层，提高网络对香烟小目标的检测能力，降低网络对小目标的漏检率。此外，构建了一个多场景下的吸烟行为数据集，并对马赛克(Mosaic)数据增强策略进行改进，改善原有数据增强方式丢失目标的问题。试验结果表明，改进后的算法在精确率、召回率和平均精确率上相比原模型均有所提升，在多目标和小目标场景下的实际检测效果对比原模型有明显改善，同时检测速度满足实时性要求，改进后的模型能够更好地应用于吸烟行为实时检测任务。     

基于YOLOv5s的外脚手架隐患智能动态检测

针对脚手架工程隐患人工巡检效率低、实时排查难的问题,提出一种基于深度学习的隐患实时检测方法。利用添加噪声、随机裁剪等数据增强方式扩充数据集,提高模型在复杂环境下的鲁棒性;基于YOLOv5s目标检测算法建立脚手架工程隐患图像识别模型并进行训练测试,与YOLOv4、Faster R-CNN进行对比,验证模型的有效性。结果表明,在脚手架工程隐患检测任务上,YOLOv5s模型的均值平均精度达到92.23%,较YOLOv4提升8.11百分点;检测速度达到97.01帧/s,较Faster R-CNN提升5倍。轻量的YOLOv5s网络模型适合部署于嵌入式智能监控中,实时采集现场数据并进行隐患分类识别,有效缩短隐患发现时间,研究结果可为脚手架工程监控预警平台提供研究基础。     

基于CNN的化工园区火灾火焰图像识别研究

为及时发现化工园区火灾事故,降低事故损失,利用卷积神经网络(CNN)建立化工园区火灾实时检测系统。基于CNN-YOLOv5算法训练化工园区火灾数据集和普通火灾数据集,分析对比2个数据集的损失值、召回率、精度和类别平均精度。其中,化工园区火灾数据集的损失值和召回率略低,但精度和类别平均精度高于普通火灾数据集,证明通过CNN检测化工园区火灾的可行性。结果表明：基于火灾检测结果,借助PyQt5程序框架设计化工园区火焰图像识别软件系统,可实现对化工园区火灾火焰图像和视频的识别应用,扩大该方法适用范围。基于CNN的YOLOv5目标检测算法可以实时检测化工园区火灾,其检测方法具有便携性、检测结果具有可靠性,可提高化工园区的安全管理水平。     

一种基于LVQ神经网络与图像处理的火焰识别算法

针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及颜色等信息,结合实现学习向量量化(LVQ)神经网络融合技术,对视频序列图像中火焰的自动检测。仿真试验结果表明,基于LVQ神经网络的信息融合算法的网络收敛速度较快,有较高的火灾火焰识别准确率。     

基于静态特征和动态行为的火灾检测模型*

为实时准确地检测视频监控的火灾信号,减少火灾误报,提出1种基于静态特征和动态行为的火灾检测方法。利用改进的Faster RCNN检测模型,根据可疑火灾区域的颜色特征和空间特征对其进行目标检测和特征降维,与传统的Faster RCNN相比平均检测精度提升5%;利用ILSTM对连续帧中的特征进行累加,对短期内是否发生过火灾进行分类。连续的短期决策在1min内以多数票表决最后决策。结果表明:方法将火灾检测的准确率提升到97.92%,并成功解释火焰和烟雾的时间行为。     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。     

基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型

为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型。首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试。模拟结果表明：改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8%,森林火灾则增加了1.3%。     

基于运动块追踪的视频烟雾探测方法

烟雾探测是预见火灾隐患的重要手段,具有快速响应和非接触等优点,但现有方法在减少计算量和减少误报上尚需改进。提出了一种基于运动块追踪的视频烟雾探测方法。采用混合高斯模型对背景进行建模,提取可疑运动区域并划分运动块,根据运动块灰度变化及与周围8邻域运动块的灰度梯度,筛选需要全程跟踪的目标运动块。在随后追踪过程中,分析各个运动块的运动方向、灰度衰减变化及半透明性特征,综合各特征值对烟雾进行判断。在测试烟雾视频中,60帧内便可以探测到烟雾块,而在干扰视频中只出现了1次误报。试验结果表明该方法减少了计算量,提高了烟雾检测的准确性,降低了误报率。     

FMF的火焰显著性检测

为准确定位火源点,实现火灾预警,提出一种基于人眼视觉注意机制的实时监测火灾预警方法。首先,根据图像对抗理论,提取视频序列中每一帧图像的亮度和颜色特征;其次,运用像素级显著性检测算法,构建描述特征信息的多尺度空间高斯金字塔;然后,运用跨尺度特征相加方法,融合中心-邻域对比度金字塔,得到静态显著性图;最后,结合动态帧差法,将多特征融合(FMF)算法得到的显著性图作动态帧差,寻找视频帧中属于火焰的区域,在公开的数据集上就4种评价指标与6种代表性算法作对比。结果表明:FMF算法通过显著性分析方法描述多尺度空间特征信息,其鲁棒性更强;与6种算法相比,FMF算法在准确率和漏检率上有较明显的优势,且能准确识别与定位火焰,防范火灾的发生。     

多作业场景下个体防护装备自动检测研究

为实现对企业作业现场人员个体防护装备(Personal Protective Equipment, PPE)正确穿戴的精准监管，采用YOLOv5模型和单阶段目标检测算法，设计并开发了一种辅助作业现场PPE自动检测与研判的管理系统。通过对某企业工作全流程的调研和分析，明确了存在遮挡物、密集多目标、远距离目标及光照不均匀4类典型的作业场景及检测环境特征。基于不同作业场景下的监控设备完成数据采集，并建立了4种PPE的数据集。通过YOLOv5目标检测模型的训练和测试，融合现有的监控平台，实现了作业过程人员PPE使用情况的动态、快速研判。研究表明，系统对目前企业典型作业场景PPE使用情况的检测平均精确度为99.5%,同时兼顾了检测速度和运行成本，有效提升了企业现场安全管理效能。     

基于改进的YOLOv4安全帽佩戴检测研究

为了加强建筑工人佩戴安全帽情况的检测,防止安全事故的发生,提出1种改进的轻量级YOLOv4安全帽佩戴检测算法,用于运行在移动设备端,降低现场部署的条件;制作1个8 000幅图像的数据集,用于训练和评估安全帽检测算法;为了评估改进的YOLOv4的性能,从5个不同建筑工地采集到600张施工人员图像和60条施工视频作为验证集;根据建筑工地不同的视觉条件对图像进行分类,用于验证本文算法在不同外界环境下的性能。结果表明:改进后的模型检测速度是YOLOv4的3.4倍,可用于实时检测施工人员在不同施工现场条件下是否佩戴安全帽的情况,有利于提高安全检查和监督水平。     

基于视觉图像的飞行区大型目标监视方法改进研究

机场飞行区现使用的场面监视方法存在着定位偏差较大、不稳定、易跳变、皆为点源定位等问题。针对这些问题,设计了基于视觉图像的飞行区监视方法,实现快速准确的目标检测和轮廓定位,使飞行区监视更加稳定精确。提出了一种基于MobileNetV3和YOLOv5的网络模型(以下称为MobileNetV3-YOLOv5),即在YOLOv5的主干中使用MobileNetV3,来提高对目标的检测速度和准确度;提出了一种基于优化特征点提取的改进定向快速旋转简报(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法,将图像分割成多个区域,分别提取每个区域的特征点,从而提高目标识别框内区域的特征点识别数量,再进行特征点聚类筛选,最后根据识别目标类型采用最小包围盒进行轮廓划分,得到目标的轮廓定位。试验结果表明：MobileNetV3-YOLOv5方法对比原始YOLOv5模型,在识别目标准确率方面提升5百分点,在效率方面提升14张/s;同时在0～60 m的范围内,轮廓估计误差仅为2.9%;体现了所提出的监视方法的有效性,可以提升飞行区监视定位准确性和运行安全性。     

基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究

为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络,并增加上采样层,解决图像经过卷积网络特征信息流失严重的问题;其次,通过K-means++聚类算法优化区域建议网络(RPN)中锚点的尺寸和比例,提高生成建议区域的精确性,解决缺陷目标定位不准确的问题;最后,用创建的螺栓缺陷数据集进行对比验证。结果表明:改进后的算法检测准确率可达87.4%,相较原算法提高8.9%,且对于多目标缺陷与混淆目标,漏检率与误检率分别降低9.9%和11%。     

基于改进GMM算法的林火烟雾识别研究

针对森林火灾烟雾场景光照突变时传统混合高斯模型(GMM)无法适应的问题,提出基于改进GMM的林火烟雾识别算法。通过六足机器人平台上的CCD摄像机读取当前帧图像,与混合高斯模型建立的前一个背景图像作差分得到变化区域,计算二值化后的变化区域中像素值为1的像素点占总像素点的比例,与设定的阈值相比较从而判别森林火灾场景中的光照是否发生突变。若场景内光照发生突变,采用一个较大的更新速率α,保持模型的稳定性;若场景内光照未发生突变,根据不同的情况自适应调整更新速率α的值,保证模型快速收敛。实验表明,改进的GMM算法可检测到场景中相对完整的动态烟雾区域,满足林火烟雾的检测要求,以期为图像处理在森林火灾巡检机器人上的应用和进一步研究提供参考。     

人员安全帽佩戴轻量化检测方法研究

为有效减小安全帽检测算法的计算复杂度，并提高算法对于小目标的检测精度，提出一种基于Pytorch深度学习框架的轻量化安全帽检测模型。使用轻量化网络设计减小模型的计算量；设计可变形双向聚合网络提高模型对检测对象尺度和形状多样性的适应能力，优化对小目标的检测效果；通过网络收集的施工现场图像验证安全帽检测算法的检测效果。与已有安全帽检测算法相比，该方法检测精度有明显提高、模型参数量显著下降，并以137帧/s的速度运行。可变形双向聚合网络利用深层语义特征和浅层细节特征，并自适应调整感受野，可以适应不同形状和尺寸的检测对象，提高检测精度。     

模糊神经网络在火灾探测系统中的应用

为使火灾探测具有较低的误报率、较高的可靠性和较强的环境适应能力,提出了一种基于人工智能的数据融合技术的火灾探测算法,以环境温度、烟雾浓度、CO含量为检测对象,利用人工神经网络和模糊推理技术对多传感器信号进行融合,最终输出火灾危险性大小的信号。神经网络采用径向基函数网络(RBF),运用最近邻聚类学习算法,实现隶属度函数参数的自动提取,并结合模糊逻辑具有较强综合判断能力和识别能力的特点,在MATLAB下完成了火灾探测系统的设计与仿真,明显提高了火灾探测系统的性能。