乡村科技2024，Vol.15Issue(11) ：148-151.DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.11.034

基于YOLOv5的森林火灾检测方法研究

王艳艳 李晶晶 柴豪杰 薛然
乡村科技2024，Vol.15Issue(11) ：148-151.DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.11.034
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

基于YOLOv5的森林火灾检测方法研究

王艳艳 1李晶晶 1柴豪杰 1薛然1
扫码查看

作者信息

  • 1. 河南科技学院人工智能学院,河南 新乡 453003
  • 折叠

摘要

针对人工监测森林火灾困难等问题,提出一种基于YOLOv5的森林火灾检测方法,旨在提高火灾监测的效率和准确率.首先,对所使用的公开火灾图像数据集进行预处理;然后,通过模型训练提高森林火灾检测的准确率和实时性;最后,将YOLOv5s、YOLOv5m和YOLOv5l等3种网络模型进行评估对比.试验结果表明,YOLOv5l模型构建的森林火灾检测方法在火灾图像识别中体现出了较高的准确率,其准确率达到90%,检测速率提高了2.4%.

关键词

森林火灾检测/YOLOv5/深度学习/目标检测

引用本文复制引用

基金项目

河南省科技攻关项目(242102210050)

河南省科技攻关项目(242102210057)

出版年

2024
乡村科技
河南省科学技术信息研究院

乡村科技

影响因子：0.029
ISSN：1674-7909
段落导航相关论文