首页|基于YOLO框架的农田火源自动检测系统

基于YOLO框架的农田火源自动检测系统

扫码查看
农田安全是社会普遍关注的热点话题,农田火灾也是农田安全隐患中的重要因素.为了降低农田中火源所带来的危害,提出了针对智能火源检测的农田火源自动检测系统.虽然针对火灾的检测,已经存在温度、烟雾传感器等检测手段,但是无法保证监测实时性.针对这一问题,提出了基于YOLOv5框架的农田火源自动检测系统.通过小目标检测技术,实时检测农田当中的火源隐患,节约了人工对火源排查的时间.采用最新的YOLOv5算法,此算法有较短的推理时间和训练时间,大大缩短了从火源产生到人工对火源采取措施的间隔时间.此外,本系统提供多种接口,能够与智能农田系统结合,使农田受到更好的保护.可以将数据整合到云端,通过任意设备调用云端的接口,实现系统的多样性,扩大应用空间.
Automatic Detection System of Farmland Fire Source

白玉、马广焜、彭新茗、王楠翔、白清扬、孟峻锋、刘鑫蕊、朱硕闻

展开 >

沈阳工业大学软件学院,沈阳 110870

深度学习 小目标检测 YOLOv5 火灾检测

辽宁省大学生创新创业训练计划(2021)

S202110142021

2022

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子:0.292
ISSN:1007-1423
年,卷(期):2022.28(19)
  • 2