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基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型

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为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型.首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试.模拟结果表明:改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8％,森林火灾则增加了1.3％.
Fire detection model of wildland-urban interface based on YOLOv5s

wildland-urban interfaceYOLOv5sfire detectiontarget detectioncoordinate attention(CA)

王喆、李享、杨栋梁、刘丹

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武汉理工大学安全科学与应急管理学院,湖北武汉430070

武汉理工大学中国应急管理研究中心,湖北武汉430070

城镇森林交界域 YOLOv5s 火灾探测 目标探测 坐标注意力(CA)

教育部人文社会科学研究青年基金国家自然科学基金国家自然科学基金湖北省自然科学基金湖北省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项

20YJC63015462073251715011512020CFA0552016CFB467WUT:2020-VI-004

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.06.1532

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(6)
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