基于YOLOX的小目标烟火检测技术研究与实现

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火灾是日常生活中最常见的社会灾害之一,会对人类的财产、生命安全造成巨大威胁,如何准确而快速地发现小面积的烟火点并实时发出预警,对维护正常的社会生产具有重要意义。传统的烟火检测算法通过识别图像的各种低维视觉特征如颜色、纹理等,进而判断烟火的位置,方法的实时性和精度较差。近些年深度学习在目标检测领域的成就显著,各种基于深度神经网络的烟火检测方法层出不穷,但大部分深度学习模型在小目标上的检测效果远不及大目标,而烟火检测任务需要在烟火面积很小时就做出及时地识别和预警,才能避免火势扩大造成更大的经济损失。对此,基于YOLOX模型对激活函数和损失函数做出改进并结合数据增强算法和交叉验证训练方法,实现了更好的小目标检测算法,在烟火检测数据集上获得了78.36%的mAP值,相比原始模型提升了4.2%,并获得了更好的小目标检测效果。
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