一种GSN-YOLOv5s的火焰烟雾检测方法

作者：何亚平; 苏盈盈^*; 周能扬; 张气皓; 阎垒

来源：重庆科技学院学报(自然科学版), 2022, 24(06): 55-83.

DOI：10.19406/j.cnki.cqkjxyxbzkb.2022.06.004

• YOLOv5s
• 目标检测算法
• 深度学习
• 火焰烟雾检测

针对火焰烟雾检测速度慢、难以在嵌入式设备上部署等问题，设计了一种GSN-YOLOv5s的火焰烟雾检测方法。以YOLOv5s为基础，采用网络参数更小、检测速度更快的Ghost Bottleneck结构来替换原网络中的BottleneckCsp结构。考虑到减少网络参数可能会影响检测精度，在各网络层间增加SENet来降低减少参数带来的影响。通过对比实验结果表明，GSN-YOLOv5s的平均精度均值比YOLOv5s高2.4%,检测时间比YOLOv5s快20%。

• 单位
  重庆科技学院