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通过对比模型对丰富的类火和类烟图像的检测性能，可以发现Fire-YOLO对类火和类烟目标具有更好的检测效率。除了Fire-YOLO，其他模型分别将图像中的光和云误判为火和烟。显然，Fire-YOLO对图像纹理特征更加敏感，这是由于在特征提取网络中结合了1 × 1卷积核和SE模块。最后，提高了该模型在探测混淆目标时的鲁棒性。三种模型的类火和类烟检测结果如下图所示。在上述情况下，Fire-YOLO模型大大减少了误检的发生，减少了劳动力消耗，节约了社会资源。本节通过对比不同自然光照条件下的多幅火灾图像，测试Fire-YOLO在真实环境中的性能。在实际火灾探测现场，会出现光线不足或光线很强的情况。在这种场景下，会对火灾探测产生一定的影响。使用大尺度feature map对模型进行改进，识别小目标对象，但在弱光条件下存在误判。检测结果如下图所示。通过比较FasterR-CNN、YOLO-V3和Fir
准确率、召回率、F1评分和mAP值如下表所示。
基于以上结果，文章提出的Fire-YOLO在检测性能上优于YOLO-V3和Faster R-CNN。Fire-YOLO模型的精度为0.915 F1的值为0.73 mAP的值为0.802，高于其他两个模型，体现了该模型的优越性。同时Fire-YOLO降低了计算成本，节约了资源，更有利于社会的可持续发展。
C. 小目标的检测性能在火灾探测过程中，由于摄像机离火源太远，实际的火源位置在捕获的图像中只占很小的区域，这将导致网络模型对火焰和烟雾的探测非常差。通过比较三种不同的目标检测模型在小目标火灾数据集上的准确率、召回率和mAP，可以得出文章提出的Fire-YOLO模型对非常小的目标对象的检测效率优于Faster R-CNN和未改进的YOLO-V3网络。训练于射击小目标数据集的Fire-YOLO对待检测小目标图像在深度、宽度和分辨率三个维度上进行自适应调整，增强了信息之间的交互作用。从而增强了Fire-YOLO提取小目标特征的能力，提高了小目标物体的检测精度。下表给出了三种模型方法对小目标射击数据集评价指标的具体结果。
三种不同模型对小目标火力数据集的检测效率差异较大。文章提出的Fire-YOLO模型的准确率和召回率比其他模型更显著。准确率可达75.48%，可实现对小目标的检测。森林火灾的早期及时发现可以大大减少对生态环境的破坏，减少火灾造成的经济损失，促进生态环境的可持续发展。训练后Fire-YOLO网络模型具有良好的火力目标探测效率。文章使用Fire-YOLO模型来检测非常小的火力目标，并将检测结果图形化显示。较小的射击目标是小目标射击数据集中验证数据集中的所有图像。对Fire-YOLO进行了30多个验证插图的验证，最终的图像检测结果如下图所示。Fire-YOLO可以检测到图片中所有的火和烟，而YOLO-V3和Faster R-CNN在检测结果中只能检测到图像中的部分目标。
通过对比模型对丰富的类火和类烟图像的检测性能，可以发现Fire-YOLO对类火和类烟目标具有更好的检测效率。除了Fire-YOLO，其他模型分别将图像中的光和云误判为火和烟。显然，Fire-YOLO对图像纹理特征更加敏感，这是由于在特征提取网络中结合了1 × 1卷积核和SE模块。最后，提高了该模型在探测混淆目标时的鲁棒性。三种模型的类火和类烟检测结果如下图所示。在上述情况下，Fire-YOLO模型大大减少了误检的发生，减少了劳动力消耗，节约了社会资源。
本节通过对比不同自然光照条件下的多幅火灾图像，测试Fire-YOLO在真实环境中的性能。在实际火灾探测现场，会出现光线不足或光线很强的情况。在这种场景下，会对火灾探测产生一定的影响。使用大尺度feature map对模型进行改进，识别小目标对象，但在弱光条件下存在误判。检测结果如下图所示。通过比较FasterR-CNN、YOLO-V3和Fire-YOLO模型的检测性能，结果表明该模型在不同光照条件下具有良好的性能，对光照变化具有较强的鲁棒性。Fire-YOLO模式的这些优势可以减少火灾对森林的危害，减少温室效应对人类的影响，促进可持续发展。
