改进YOLO-V5的烟火视频检测算法  

作　　者：张辉 金玉祥 张安 孙乐雷 

机构地区：[1]新疆维吾尔自治区消防救援总队,新疆乌鲁木齐830063

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第1期0071-0074,共4页

摘　　要：为解决安防视频25帧/s及以下安防设备视频火灾识别技术多帧采集图像处理连续视频检测方法精度低、误报率较高的问题,提出一种改进YOLO-V5的烟火视频检测算法。首先,采用改进YOLO-V5进行特征提取,对疑似烟火目标采用动态能量算法进行决策仅保留动态目标。其次,采用改进Efficientnet-V2图像分类模型进一步对动态目标进行分类,仅保留预测成烟火的目标。最后,采用视频动作识别模型Temporal-shift-module对烟火目标区域的视频进行最终的识,进一步提高识别精度。通过对比仿真,结果表明,改进后算法准确率均值可达98.6%,误检率低至为2.5%,平均检测速率25帧/s,可以满足已建安防视频设备烟火检测使用。

关 键 词：烟火视频 YOLO-V5 烟火检测 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]