基于改進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、火焰目標檢測準確性的影響，提出一種基于改進YOLO-V5算法的煙火檢測算法。采用現(xiàn)場采集和網(wǎng)絡爬取的方法獲取煙霧、火焰目標圖像和干擾類圖像數(shù)據(jù)集，均衡學習訓練樣本，提高模型泛化能力；使用加權雙向特征金字塔網(wǎng)絡(BiFPN)替換原有的特征金字塔網(wǎng)絡(FPN)+路徑聚合網(wǎng)絡(PAN)結構，對目標進行多尺度特征融合，加... （共7頁）