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基于YOLO模型改进的火焰检测系统

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摘要摘要：针对传统的火焰及烟雾传感器对火灾发生初期预警效果不理想等问题，提出了一种软硬件相结合的视频图像智能检测方法。该方法基于YOLOv5算法模型，通过对火焰样本数据集进行标注，并输入到YOLOv5的训练算法，生成pt格式的权重模型，利用该权重模型进行测试，能够在短时间内对火焰进行特征提取，同时辅以高精度的烟雾传感器提高对火灾预防的准确性，实现了有效的灾情预防效果。

DOI 34g5k05wj9/5646955

作者丛明轩吴思涵吴寒陈鑫宇李缙绅李雯

机构地区辽宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁鞍山 114000

出处《科学与技术》 2021年18期

关键词火焰检测灾情预防 Opencv-YOLOv5 树莓派

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2021年11月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）