基于改进YOLOv5的森林烟雾检测算法

作者：熊小豪; 刘军清; 李菁

来源：长江信息通信, 2023, 36(05): 70-72.

DOI：10.3969/j.issn.1673-1131.2023.05.021

• 烟雾检测
• BiFusion Neck
• SIOU
• YOLOv5

在森林火灾烟雾检测任务中，最重要的是能在火灾发生的初期及时发现小而稀薄的烟雾，目前的烟雾检测算法普遍存在检测精度较差，错检、漏检较多的问题。为解决上述问题，文章提出一种基于改进YOLOv5的烟雾检测算法。为了使提取到的多尺度特征更好的融合,强化对小尺度烟雾的检测,引入了BiFusion Neck融合结构，并对本森林火灾烟雾检测算法中的损失函数进行了改进，使用SIOU作为损失函数，使网络考虑真实框与预测框之间的方向，加快收敛速度。使用本文所提出的方法在自制烟雾数据集上实验，结果表明本文方法的整体性能要优于其他的烟雾检测算法。