基于YOLOv5的烟雾火焰检测算法研究
本研究聚焦于通过深度学习算法YOLOv5提升烟雾和火焰检测的准确性与实时性,针对传统方法在大空间环境中的局限性。我们通过优化YOLOv5的激活函数并引入注意力机制,如Mish或Swish激活函数和SE、CBAM模块,以增强模型对烟雾和火焰特征的识别与聚焦能力。实验结果显示,改进的YOLOv5模型在检测精度、速度和泛化能力上均优于现有方法,证明了深度学习技术在安全监控领域应用的潜力。本研究为安全监控领域的烟雾和火焰检测提供了新的技术方案,展示了通过算法创新提升检测性能的可能性。