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摘要
为提高森林火灾检测识别率，同时降低漏检、误检率，缩减后续救援时间，提出一种基于改进YOLO v5的森林火灾目标检测算法。针对火灾目标漏检问题，在YOLO v5骨干网络加入卷积注意力机制(CBAM),对森林火灾的小目标在通道和空间进行特征提取；针对火灾目标重合问题，把路径聚合网络(PANet)替换为加权双向特征金字塔网络(BiFPN),增强模型识别能力；针对YOLO v5中原始采样方式无法将特征信息完全捕获的问题，所以将CARAFE上采样作为最新的上采样方式，提高采样效率。实验结果表明，与其它主流算法相比较，该算法拥有更好的检测效果，其检测性能相比于原始算法提升了2.6%,更适用于森林火灾检测。
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