火灾探测与应用：一种用于火灾检测的小目标检测方法

火灾探测与应用：一种用于火灾检测的小目标检测方法第二个数据集为小目标检测数据集，文章自制了370张图像的数据集。数据集的内容都是包含小目标的火焰和烟雾。通过将250 × 250像素的火焰图像嵌入到1850 × 1850像素的图像中，可以使被探测目标在图像中的面积非常小。最后使用LabelImg工具手工标注小目标。实验中使用的数据集是通过采集消防公益平台上的消防图片来构建的。将fire数据集和小目标数据集分别划分为训练集、验证集和测试集，以便在相同的实验设置下对不同的模型进行训练。第一个数据集为火焰数据集，文章使用的图像数据是公共网站上收集的火灾和烟雾图像。这19819张原始图像包括不同天气和光线线下的火焰和烟雾。在对以上数据集图像进行编号后，使用LabelImg工具进行手动标记，包括绘制边框和分类类别。考虑到标签与数据的对应关系，为保证数据集分布均匀，将数据集按70%、20%、10%的比例随机分为训练集、验证集和测试集。为了保证实验环境

通过比较YOLO-V3中使用的Darknet-53特征提取网络、快速R-CNN中使用的RPN目标建议网络和Fire YOLO中使用的深度可分离卷积，发现深度可分离卷积在计算复杂度方面具有优异的性能。这种卷积结构加快了模型的训练速度，提高了模型的检测精度。在火灾探测模型的实际应用中，可以加快网络的处理速度，如果计算量较小，可以达到实时图像处理的目的，从而实现火灾危险的实时探测。同时，该模型的硬件要求也降低了，以便于部署。

SENet主要由两个阶段组成。第一个阶段是挤压阶段。第二个阶段是激发阶段。在获得挤压的矢量后，使用完全连接的层，并预测每个通道的重要性。随后，将其应用于与初始特征映射相对应的信道，以便小目标的特征信息将被赋予更高的优先级。SENet的结构如下图所示。

在深度学习网络模型中，激活函数是一个连续可导的非线性函数，可以拟合非线性关系。激活函数及其导数的形式比较简单，可以加快网络的学习速度。正确使用激活函数对模型的训练和模型对目标预测的准确性都具有重要意义。活化函数的导数不宜过大或过小，最好稳定在1左右。文章提出的模型使用了Swish激活函数，其表达式为：

其中β是常数或可训练参数。Swish具有无上界、无下界、光滑、非单调的特点。Swish在深度模式上比ReLU要好。乙状结肠的饱和函数很容易导致梯度的消失 借鉴ReLU的影响 当它是非常大的 它将方法 但当x→∞ 函数的一般趋势比ReLU ReLU相似但更复杂。Swish函数可以看作是一个介于线性函数和ReLU函数之间的平滑函数。

C. 性能指标

文章利用训练后的Fire-YOLO模型对测试图像进行一系列实验，验证算法的性能。评价神经网络模型有效性的相关指标有:precision recall F1 AP值。在二元分类问题中，根据真类别和预测类别的组合，样本可分为四种类型:真阳性(TP)、假阳性(FP)、真阴性(TN)和假阴性(FN)。分类结果的混淆矩阵如下表所示。

其余指标的公式根据混淆矩阵计算如下：

5.实验分析

本节介绍训练网络的实验环境、数据集、模型效果评价指标以及实验结果分析。通过一系列不同模型的对比实验，分析了文章提出的新模型的优越性。实验过程中使用了火数据集和小目标数据集。通过fire数据集对目标检测网络的准确性进行了验证和评估，在不同光照条件、类火烟雾目标等复杂环境下具有良好的检测效果;在小目标火力数据集上验证了该检测方法。结果证实，Fire-YOLO更容易检测到较小的目标。Fire-YOLO检测模型接收416 × 416像素图像作为输入，由于GPU性能限制，批处理大小设为8，每个模型训练100 epoch，初始学习速率为10−3，50 epoch后除以10。

A. 数据采集

实验中使用的数据集是通过采集消防公益平台上的消防图片来构建的。将fire数据集和小目标数据集分别划分为训练集、验证集和测试集，以便在相同的实验设置下对不同的模型进行训练。第一个数据集为火焰数据集，文章使用的图像数据是公共网站上收集的火灾和烟雾图像。这19819张原始图像包括不同天气和光线线下的火焰和烟雾。在对以上数据集图像进行编号后，使用LabelImg工具进行手动标记，包括绘制边框和分类类别。考虑到标签与数据的对应关系，为保证数据集分布均匀，将数据集按70%、20%、10%的比例随机分为训练集、验证集和测试集。为了保证实验环境相同，最终数据集以PASCAL VOC数据集格式存储。为了防止神经网络中过拟合，对于像素区域不清晰的阳性样本不进行标记。完成的数据集如下表所示。

第二个数据集为小目标检测数据集，文章自制了370张图像的数据集。数据集的内容都是包含小目标的火焰和烟雾。通过将250 × 250像素的火焰图像嵌入到1850 × 1850像素的图像中，可以使被探测目标在图像中的面积非常小。最后使用LabelImg工具手工标注小目标。

B. 算法的比较分析

为了验证模型的性能，文章使用火焰和烟雾图像作为训练集。将所提出的模型与YOLO-V3和Faster R-CNN检测方法进行了比较。三种模型在试验过程中的P-R曲线如图5所示。