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

文章提出的Fire- YOLO模型在小目标、类火、类烟探测以及不同明度下的火灾探测等方面都取得了令人满意的效果。在实际应用中，该方法不仅具有实时性，而且具有良好的鲁棒性。然而文章检测算法仍然存在检测精度低、检测半遮挡目标具有挑战性的问题。这可能是由于在实际环境中探测火焰时，火灾的可变性和火灾蔓延的复杂性，造成了火灾检查的困境，如下图所示。

6.结论

文章结合火灾探测的effentnet方法，对YOLO-V3检测模型进行改进。新提出的模型可用于探测火焰和烟雾。文章提出的Fire-YOLO模型使用effecentnet对输入图像进行特征提取，促进了模型的特征学习，提高了网络性能，优化了YOLO-V3模型对极小目标的检测过程。实验结果表明，文章提出的Fire-YOLO模型比YOLO-V3模型性能更好，比FasterR-CNN性能更好。Fire-YOLO模型也能实时探测火力目标。森林火灾的快速准确检测可以减少森林火灾造成的经济损失，提高森林及其生态环境的保护，促进资源的可持续发展。未来的工作将集中在应用现有的模型来探测视频中火灾的大小等实际任务。此外，对小目标的检测和模型进行优化，进一步提高检测模型的精度。