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针对传统火灾检测系统容易受地理空间的影响,且现有的深度学习方法对动态火灾的检测能力较弱等问题,该文提出了一种动态卷积YOLOv5视频火焰多尺度目标检测算法。采用K-means++算法优化了anchor box聚类,降低了分类结果的误差。基于动态卷积思想,采用剪枝方法对YOLOv5 Neck和Head的网络头进行了剪枝,降低了模型大小,实现了视频火灾的动态实时准确检测。基于不同火灾监控视频的实验结果表明,该文方法不仅可以有效地对地面监控视频中的火灾点进行检测,还能够对无人机上监控视频中的火灾点进行检测。研究结果可以应用于基于视频的不同场景的火灾检测,从而达到对现有火灾检测系统补充的作用。 相似文献