基于改進(jìn)YOLO-V5算法的煙火檢測方法

摘要： 為減少自然環(huán)境中云、水霧、沙塵、燈光、日出、日落等干擾因素對煙霧、火焰目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性的影響，提出一種基于改進(jìn)YOLO-V5算法的煙火檢測算法。采用現(xiàn)場采集和網(wǎng)絡(luò)爬取的方法獲取煙霧、火焰目標(biāo)圖像和干擾類圖像數(shù)據(jù)集，均衡學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，提高模型泛化能力；使用加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(BiFPN)替換原有的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)+路徑聚合網(wǎng)絡(luò)(PAN)結(jié)構(gòu)，對目標(biāo)進(jìn)行多尺度特征融合，加...