基于PP-YOLOv2的烟雾检测方法分析

作者：张媛琳

来源：数字技术与应用, 2022, 40(10): 137-139.

DOI：10.19695/j.cnki.cn12-1369.2022.10.43

<正>在烟雾检测任务中，当烟雾区域小或者运动缓慢时，烟雾检测将十分困难。针对烟雾检测任务中存在的样本干扰大，检测困难的问题，本文提出了一种基于PPYOLOv2的烟雾检测方法。该方法采用检测Neck来构建所有尺度的高级语义特征Map，并采用PAN来聚类自顶向下的深层和浅层的复杂信息，使得模型能够在多种干扰样本存在的情况下，有效检测出烟雾目标，从而有效提高了烟雾的检测率。该方法在烟雾检测数据中检测准确率达到了91.5%，模型具有较高的鲁棒性，在实际的烟雾检测中满足了企业的应用要求。在日常生活中，火灾事件时有发生，

• 单位
  云南电网有限责任公司