【摘 要】
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为了提高火灾预警系统的可靠性,结合YOLO人工神经网络及机器视觉检测技术对火焰进行检测研究.首先采集200张火焰图片及网上搜索1000张火焰图像作为训练集,人工对每一张图像的火焰区域打标签,然后搭建模型小、检测速度快的YOLOv5s神经网络模型,采用监督学习的方式训练系统,最后应用实训后的系统对火焰进行实时检测.实验结果发现,系统对火焰能实现实时监督,识别准确度较高,检测速度快,识别灵敏度高.
【机 构】
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佛山职业技术学院智能制造学院 广东佛山 528137
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为了提高火灾预警系统的可靠性,结合YOLO人工神经网络及机器视觉检测技术对火焰进行检测研究.首先采集200张火焰图片及网上搜索1000张火焰图像作为训练集,人工对每一张图像的火焰区域打标签,然后搭建模型小、检测速度快的YOLOv5s神经网络模型,采用监督学习的方式训练系统,最后应用实训后的系统对火焰进行实时检测.实验结果发现,系统对火焰能实现实时监督,识别准确度较高,检测速度快,识别灵敏度高.
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