类别不均衡是影响火焰检测模型精度的一大难点, 其中最严重的是正负样本不均衡问题, 因为一幅火焰图像中前景、背景类别极度不平衡, 只有很少一部分包含真实火焰.易分负样本过多会主导梯度和损失, 导致模型进行无效学习, 不能较好地学习检测火焰区域.针对火焰检测的特点, 为了缓解正负样本不均衡的问题并充分利用困难样本的信息, 在YOLOv5网络中使用Focal Loss损失函数和CIoU损失函数, 最大程度辨识真实火焰区域.

Focal Loss损失函数基于标准交叉熵损失, 能动态调整训练过程中简单样本的权重, 使模型更专注于困难样本.标准交叉熵可表示为

CE(p, y)=-lnp, y=1-ln(1-p), 其它

其中, p表示预测样本属于1的概率, y表示类别标签, 取值为± 1.为了解决类别不均衡问题, 引入权重因子α , 定义

αt=α, y=11-α, 其它

则均衡交叉熵(α -balanced CE) 可表示为

CE(p_t)=-α _tln p_t.

虽然α 能平衡正负样本, 但不能区分难易样本.Focal Loss降低简单样本的权重, 并专注于对困难样本的训练, 具体可表示为

FL(p_t)=-α _t(1-p_t)^γ ln p_t.

其中:α _t表示样本权重, 用于平衡正负样本, 解决样本的不平衡问题; (1-p_t)^γ 表示调节因子, 减少简单样本对损失函数的影响, 使模型专注于难分类的样本, 解决难易样本不平衡的问题.

本文引入改进标准的二元交叉熵损失函数, 控制对正负样本的训练, 消除由于火焰数据正负样本比例严重失衡引起的检测精度下降的问题.

目标检测模型的损失函数包括类别损失和位置损失, 损失函数的主要功能是使火焰识别准确率更高, 定位更精确.YOLOv5采用GIoU Loss计算边界框(Bounding Box)回归损失.GIoU Loss可表示为

GIoU=IoU- |C\(A⋃B)||C|,

其中, A、B表示2个任意框, C表示2个框的最小外接矩阵面积.GIoU包含IoU(Intersection over Union)所有的优点, 同时克服IoU损失在检测框不重叠时出现的梯度问题.但是, 由于严重依赖IoU项, GIoU收敛较慢.

为了解决GIoU收敛较慢的问题并提高回归精度, 同时考虑框回归的三要素(重叠区域、中心点距离、宽高比), 本文使用CIoU损失函数, 进一步加速收敛和提升性能.CIoU损失函数可表示为

L_CIoU=1-IoU+ ρ2(b, bgt)c2+α v.

CIoU在IoU损失的基础上增加惩罚项

R_CIoU= ρ2(b, bgt)c2+α v,

其中 ρ2(b, bgt)c2归一化中心点间的距离, 达到快速收敛的目的, b表示预测框的中心点, b^gt表示真实框的中心点, ρ (· )表示2个中心点间的欧氏距离, c表示同时包含预测框和真实框的最小闭包区域对角线距离.另外, α v考虑长宽比的一致性, 其中

α = v(1-IoU)+v

为权重函数,

$v=\frac{4}{{{\pi }^{2}}}{{\left( \arctan \left( \frac{{{w}^{gt}}}{{{h}^{gt}}} \right)-\arctan \left( \frac{w}{h} \right) \right)}^{2}}$,

度量长宽比的相似性, w^gt、h^gt表示真实框的宽和高, w、h表示预测框的宽和高.CIoU参数信息如图3所示.

图3

Fig.3

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	图3 CIoU参数示意图Fig.3 Illustration of CIoU parameters

在不同场景下采集82 443幅真实火焰数据图像和17 312幅易混疑似火焰数据图像.改进的YOLOv5适合对正样本火焰的检测.负样本包括室内外各种光照强度、不同天气情况和易混疑似背景等场景, 检测结果存在较多误检情况, 必须通过后处理机制进一步剔除误报.

本文基于模型检测得出的候选火焰区域进行后处理, 提取火焰颜色特征、运动特征和多帧时序信息并进一步过滤, 使用火焰静/动态特征剔除误检目标后, 最终得到置信度较高的火焰区域.本文同时发现, 限定适量疑似易混火焰图像作为负样本, 能有效增强算法的鲁棒性和准确性.

1.2.1 火焰颜色梯级策略

基于火焰独有的颜色特征, 结合Chen等^[29]提出的RGB和HIS判断依据, 对模型检测截取的候选火焰区域进行二次筛选判别, 提高火焰检测方法整体准确度.RGB和HIS约束规则可表示如下:

Rule1 R≥ G> B;

Rule2 R> R_T, R_T∈ [115, 135];

Rule3 S≥ (255-R) STRT, S_T∈ [55, 65].

其中:R_T表示红色分量阈值, S_T表示饱和度阈值.选择合适的阈值条件至关重要, 本文将R_T红色分量阈值设为115, S_T饱和度阈值设为60.先利用RGB和HIS约束规则筛选候选火焰截图, 再将图像进行二值化处理, 并通过中值滤波消除噪声干扰, 使用形态学膨胀操作连接相邻元素, 最后得到火焰轮廓区域.

火焰颜色特征提取流程如图4所示.颜色模型轮廓检测结果如图5所示.

图4

Fig.4

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	图4 火焰颜色特征提取流程Fig.4 Fire color feature extraction process

图5

Fig.5

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	图5 颜色模型轮廓检测结果Fig.5 Results of color model contour detection

研究颜色特征轮廓区域图发现, 对于改进的YOLOv5检测结果截取后的候选火焰区域图像, 真实火焰图像颜色轮廓面积与候选区域总面积占比较高, 且误报火焰图像占比极低.本文根据颜色轮廓面积与候选区域总面积占比大小, 建立颜色梯级模型.通过实验选择合适阈值对不同梯级占比进行抑扬, 剔除部分误报疑似火焰.选取22 231幅真实火焰图像和1 914幅误报火焰图像进行实验, 最终得出合理的占比高低阈值(0.2和0.05).当占比大于上限阈值时, 认为存在真实火焰, 并进行置信度增强.当占比小于下限阈值时, 认为不存在火焰, 并进行置信度削弱, 抑制疑似火焰图像误检.不同的颜色轮廓占比阈值对应的误报统计结果如表1所示.

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 不同颜色轮廓占比阈值的误报统计信息 Table 1 False positive statistics for different color contour percentage thresholds 轮廓占比阈值 误报火焰数量 真实火焰数量 误报率 0.04 150 541 0.102 0.05 135 781 0.106 0.08 104 1569 0.125 0.10 91 2312 0.152 0.15 58 4357 0.226 0.20 41 5913 0.287

表1 不同颜色轮廓占比阈值的误报统计信息 Table 1 False positive statistics for different color contour percentage thresholds

由表1可见, 当轮廓占比阈值取0.05时, 误报率为0.106, 能达到误报和漏报的折衷.因此, 当颜色轮廓占比低于0.05时, 对其置信度进行梯级抑制.由于大多数真实火焰图像颜色轮廓占比高于0.2, 对其置信度进行梯级增强.通过火焰颜色梯级策略, 能较好地抑制疑似火焰图像误检, 最终达到提升本文方法在自然场景下检测精度的效果.

1.2.2 火焰区域运动特征策略

在火焰检测中存在大量误检的静止目标, 该类目标与真实火焰具有相似的颜色、形状、尖角和纹理等特征, 但不具备运动趋势.然而, 由于火焰本身的特点, 火焰在燃烧过程中总有运动趋势, 因此可对改进的YOLOv5检测的候选火焰区域进行运动检测, 剔除静止目标误检.

帧差法^[30]是较常见的运动目标检测算法, 具有运行速度较快, 对环境光照变化不敏感等优势.本文通过对视频图像中连续N帧图像进行差分运算, 获得运动目标的轮廓.由于候选火焰区域背景基本静止不变, 只有当出现火焰目标运动时, 相邻帧图像间才会出现明显的差别, 因此可分析物体的运动特征, 具体公式如下:

D(x, y)=1, |I(t)-I(t-1)|≥Threshold0, 其它

其中, D(x, y)表示连续两帧间差分图像, I_(t-1)、I_(t)表示前后帧图像, Threshold表示差分图像二值化时阈值.

本文使用相邻帧差法进行运动检测, 对当前候选火焰区域与前一帧候选火焰区域进行差分运算, 获得运动目标轮廓总面积.若轮廓总面积不小于T_area, 符合火焰运动特征, 否则剔除当前静态目标误检.实验中N=2, T_area=300.

1.2.3 火焰视频多帧时序策略

针对视频火焰数据, 为了充分挖掘视频前后帧时序信息, 提高火焰检测准确率并有效降低误报率, 基于统计滤波的思想, 本文提出多帧时序信息策略.多帧时序策略类似于一个面向分类的“ 级联过滤器” , 即只有在连续的多个帧都判别为火焰时, 才认为视频中存在“ 真正的” 火焰, 这样可有效应对深度模型产生的火焰误报.

计算前K-1帧与当前帧图像置信度均值, 作为当前帧最终得分, 利用火焰多帧置信度平均法, 有效降低异常疑似火焰的单帧误报.多帧策略能有效抑制单帧疑似火焰误报, 并显著提高真实火焰置信度.多帧时序均值如下所示:

$Con{{f}_{1}}=Con{{f}_{2}}=\cdots =Con{{f}_{K-1}}=threshold\text{ K}\ge 2$

$Con{{f}_{n}}\text{=}\left\{ \begin{matrix} Con{{f}_{n-1}}=Con{{f}_{n-2}}=\cdots =Con{{f}_{n-K+2}}=0\text{ }fire=False \\ \frac{1}{K}\left( Con{{f}_{n}}+Con{{f}_{n-1}}+\ldots +Con{{f}_{n-K+1}} \right)\text{ }fire=True \\\end{matrix} \right.$

其中, Conf_n表示视频中第n帧图像置信度, K表示进行平均的帧数, threshold表示判定为真实火焰的阈值.第1个公式为初始化前K-1帧图像置信度等于真实火焰阈值.在第2个公式中, 当前帧判定为非火焰时, 设置其前K-2帧图像置信度为0, 当前帧判定为火焰时, 利用多帧时序信息设置当前帧置信度为当前帧与前K-1帧的均值.

多帧时序策略流程如图6所示.该策略充分挖掘多帧间时序信息, 利用多帧置信度平均法, 能有效过滤非连续单帧误报, 并提升连续多帧真实火焰的检测.实验中K=3.

图6

Fig.6

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	图6 多帧时序策略流程图Fig.6 Flow chart of multi-frame strategy

在计算机视觉领域, 数据集发挥重要作用, 数据驱动模型.大规模、高质量、多场景的标注数据集有助于充分释放模型性能.然而, 由于数据集采集和数据标注需要昂贵的人力成本, 目前公开可用的火焰数据集相对较少.因此, 本文构建一个大规模、高质量的火焰数据集, 包括远距离、多目标、小目标、不同光照条件、黑夜条件下的82 443幅真实火焰图像和17 312幅易混疑似火焰图像.为了保证数据集规范化, 本文对数据集进行统一格式化命名并逐幅标注.

为了得到不同质量火焰数据, 通过筛选分类将数据集分为best(优质火焰)、good(良好火焰)、normal(一般火焰)、special(特殊火焰)、nofire(易混火焰)5类, 其中易混火焰用作负样本训练模型.

本文使用收集的部分数据训练模型, 使用剩余数据验证模型性能.应用数据集上标注的5类数据, 不仅可充分测试模型性能, 而且有利于观察模型在不同情况下的表现, 并据此对模型进行有针对性的进一步训练, 降低模型的误报率和漏报率.同时, 本文发现, 建立火焰检测数据集时, 负样本限定为疑似火焰图像是一个较好的办法, 有利于训练出结果更优的模型和方法.

2.1.1 火焰图像采集

在火焰图像采集过程中, 为了确保训练数据集的多样性和丰富性, 提高模型泛化性能, 本文收集不同来源的火焰图像.同时为了有效降低误报率, 收集大量容易混淆的疑似火焰图像作为负样本.数据集主要来源包括公开视频集(MIVIA^[2]、KMU CVPR Lab Fire^[31]、Bilkent University火焰视频库、Ultimate Chase视频火焰数据集)、Corsician Fire数据集、BoWFire数据集^[32]、MS COCO2014数据集、互联网火焰图像数据集(百度、谷歌)、自建火焰图像数据集.该数据集以自建火焰图像为主, 详细统计信息如表2所示.

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 数据集详细统计信息 Table 2 Detailed information of datasets 来源数据集 火焰数量 非火焰数量 总计 公开视频集 8206 0 8206 Corsician Fire 595 0 595 BoWFire 119 107 226 MS COCO2014 0 9893 9893 百度火焰图像 1196 3607 4803 谷歌火焰图像 804 3705 4509 自建火焰图像 71523 0 71523 总计 82443 17312 99755

表2 数据集详细统计信息 Table 2 Detailed information of datasets

本文在不同场景和不同天气与光照情况下拍摄71 523幅真实火焰的图像, 注重小目标火焰图像的采集.这些图像可用于提升模型的泛化性能和鲁棒性.真实火焰数据集样本如图7所示, 包括实地拍摄图像与收集的火焰图像.

图7

Fig.7

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	图7 真实火焰数据集样本示例Fig.7 Samples of real flame dataset

由图7可知, 本文提出的火焰数据集场景丰富, 质量较高.在火焰图像采集过程中, 人工制造火焰并通过手机、摄像机等移动设备拍摄录制火焰数据, 再对视频数据每隔20帧进行分帧保存火焰图像.最终收集到的火焰数据集涵盖室内、室外、白天、黑夜、森林、工厂、房屋、池塘、公路、山地等不同场景, 较好地拟合不同实际场景.

同时为了解决样本不均衡问题和提升模型泛化性能, 本文收集17 312幅易混火焰.易混疑似火焰图像如图8所示.

图8

Fig.8

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	图8 易混疑似火焰样本示例Fig.8 Samples of easily confused suspected flames

针对负样本, 本文提出的数据集涵盖朝霞、夕阳、汽车尾灯、卧室灯光、路灯、橙色衣物、枯树叶等疑似火焰.

2.1.2 火焰图像标注

由于采集的火焰图像均无标签数据, 因此本文使用LabelImg标注工具逐一标注每幅火焰图像, 并保存成VOC格式.对于负样本图像, 生成YOLO格式空标签并存储在txt文件中.为了保证82 443幅火焰图像的一致性和高质量, 所有标签数据都逐一标注并手动多轮交叉检查.经过1 800多个工时的艰苦工作, 完成整个数据集中火焰区域的精确标记.

2.1.3 图像分类筛选

为了验证不同质量数据集对方法性能的影响, 本文通过筛选分类, 将全部数据集分为5类.数据集分类统计信息如表3所示.由表可知, 把数据集分为5类的同时, 为了保证数据集的可扩充性, 对所有数据集进行统一规范化命名, 方便后续补充丰富数据集.

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 数据集分类统计信息 Table 3 Dataset classification statistics 火焰类别 数据量 具体描述 best 53097 优质火焰(高质量、火焰特征明显) good 18439 良好火焰(中质量、火焰特征较明显) normal 6359 普通火焰(边缘模糊、火焰特征不明显) special 4548 特殊火焰(火机、蜡烛等特殊火苗) nofire 17312 易混疑似非火焰(容易与火焰发生混淆)

表3 数据集分类统计信息 Table 3 Dataset classification statistics

为了评估方法性能, 本文使用的评价指标包括精确率(Precision, P)、召回率(Recall, R)、综合评价指标(F-Measure)、准确率(Accuracy, ACC)、误报率(False Positive Rate, FPR)、漏报率(False Negative Rate, FNR).精确率反映模型正确预测正样本精度的能力, 召回率反映模型正确预测正样本全度的能力, F-Measure是精确率和召回率的加权调和平均.准确率反映模型判断正确的能力, 误报率反映模型正确预测正样本纯度的能力, 漏报率反映模型正确预测负样本纯度的能力.精确率、召回率越大, 模型性能越优.误报率、漏报率值越小, 模型性能越优.评价指标定义如下:

$P=\frac{TP}{TP+FP}$,

$R=\frac{TP}{TP+FN}=\frac{TP}{{{N}_{P}}}$,

$F-Measure=\frac{2\cdot P\cdot R}{P+R}$,

$ACC=\frac{TP+TN}{{{N}_{P}}+{{N}_{N}}}$,

$FPR=\frac{FP}{FP+TN}=\frac{FP}{{{N}_{N}}}$,

$FNR=\frac{FN}{TP+FN}=\frac{FN}{{{N}_{P}}}$,

其中, N_P表示真实火焰样例数, N_N表示非火焰样例数, TP(True Positive)表示真实火焰被正确预测数, FN(False Negative)表示真实火焰被错误预测数, FP(False Positive)表示非火焰被错误预测数, TN(True Negative)表示非火焰被正确预测数.

2.3.1 BoWFire数据集上实验结果

BoWFire数据集较小却十分经典, 包含大量与真实火焰高度相似、容易混淆的负样本, 如夕阳、晚霞、强光、夜景等场景.因此检测时具有挑战性.BoWFire数据集样例信息如图9所示.

图9

Fig.9

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	图9 BoWFire数据集样例信息Fig.9 Samples of BoWFire dataset

本文选择如下对比方法:文献[9]方法、文献[14]方法、文献[17]方法、文献[29]方法、文献[32]方法.文献[9]方法和文献[14]方法使用SqueezeNet和MobileNet.文献[17]方法使用Faster R-CNN进行检测.文献[32]方法整合颜色、纹理特征进行检测.

各方法在BoWFire数据集上的性能对比如表4所示, 表中黑体数字表示最优值.由表可知, 本文方法在精确率、F-Measure、误报率、准确率等指标上优于其它方法, 在速度方面也较好地达到实时性要求.

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 各方法在BoWFire数据集上的性能对比 Table 4 Performance comparison of different methods on BoWFire dataset 方法 精确率 召回率 综合指标 漏报率/% 误报率/% 准确率/% 文献[9]方法 0.83 0.97 0.90 2.52 18.69 89.92 文献[14]方法 0.90 0.93 0.92 6.72 9.34 92.04 文献[17]方法 0.95 0.92 0.94 7.56 5.61 93.36 文献[29]方法 0.75 0.15 0.25 - - - 文献[32]方法 0.51 0.65 0.57 - - - 本文方法 0.97 0.94 0.95 6.54 3.36 95.13

表4 各方法在BoWFire数据集上的性能对比 Table 4 Performance comparison of different methods on BoWFire dataset

在BoWFire数据集的119幅火焰图像和107幅非火焰图像上, 本文方法漏报7幅火焰图像, 误报4幅非火焰图像.本文方法具体检测效果如图10所示.

图10

Fig.10

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	图10 本文方法在BoWFire数据集上的检测效果Fig.10 Detection results of the proposed method on BoWFire dataset

2.3.2 MIVIA数据集上实验结果

MIVIA数据集^[2]包含从真实环境中获取的31个视频.其中前14个视频为真实火焰, 包括室外、室内、远距离、森林等不同场景火焰.后17个视频为非火焰数据, 包含移动中的红色物体、森林烟雾、疑似云朵等干扰信息.MIVIA数据集需要申请权限下载, 难以获得.

本文鉴于MIVIA数据集上31个视频中27个来自土耳其Bilkent大学火焰视频库, 其余4个视频由作者拍摄.因此, 使用收集自Bilkent大学的27个视频及1个作者拍摄视频用于实验.MIVIA数据集样例信息如图11所示.

图11

Fig.11

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	图11 MIVIA数据集样例信息Fig.11 Samples of MIVIA dataset

由图11可见, MIVIA数据集场景丰富, 贴切现实世界, 包含庭院火焰(伴随人员移动干扰)、400米远距离火焰、山林人为火焰、室内小火焰及存在大量云烟、山雾、红色建筑、暖色强光、移动物体干扰下的疑似火焰视频, 检测难度较大.

鉴于MIVIA为视频数据集, 部分视频中火焰非连续存在, 因此计算评价指标时, 针对真实火焰帧数进行统计.

本文对比文献[2]方法、文献[9]方法、文献[14]方法、文献[29]方法, 具体性能如表5所示, 表中黑体数字表示最优值.

表5

Table 5

表5(Table 5)

表5 各方法在MIVIA数据集上的性能对比 Table 5 Performance comparison of different methods on MIVIA dataset % 方法 误报率 漏报率 准确率 文献[2]方法 11.67 0 93.55 文献[9]方法 0.05 1.50 94.43 文献[14]方法 8.87 2.12 94.50 文献[29]方法 11.76 14.29 87.10 本文方法 0.02 5.90 98.73

表5 各方法在MIVIA数据集上的性能对比 Table 5 Performance comparison of different methods on MIVIA dataset %

由表5可知, 本文方法在误报率、准确率等指标上优于其它方法, 但漏报率略高, 主要表现在对暖色光源、远距离火焰检测有待提高.

本文方法较好地控制疑似火焰误报问题, 目前仅存的个别误报主要是因为疑似火焰图像颜色、形状与真实火焰高度相似.本文方法具体检测效果如图12所示.

图12

Fig.12

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	图12 本文方法在MIVIA数据集上的检测效果Fig.12 Detection results of the proposed method on MIVIA dataset

2.3.3 其它数据集上实验结果

为进一步验证模型性能, 本文分别在KMU CVPR Lab Fire^[31]、Ultimate Chase火焰视频、自建火焰测试视频上进行测试.

KMU CVPR Lab Fire数据集包含38个视频, 分为近距离火焰、近距离烟雾、野火烟雾、疑似火焰烟雾4类.KMU CVPR Lab Fire数据集样例信息如图13所示.

图13

Fig.13

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	图13 CVPR Lab Fire数据集样例信息Fig.13 Samples of CVPR Lab Fire dataset

Ultimate Chase火焰视频包含14个视频, 12个为不同场景下的火焰视频, 2个为易混疑似火焰视频.火焰视频包括极端火焰、小船着火、炼油厂火焰、房屋着火、车辆火焰等不同场景.易混疑似火焰视频包括森林烟雾、太阳光叠影、高速公路远距离浓烟.Ultimate Chase火焰数据集样例信息如图14所示.

图14

Fig.14

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	图14 Ultimate Chase火焰数据集样例信息Fig.14 Samples of Ultimate Chase Fire dataset

本文自建测试火焰数据集包括90个视频, 13个为监控视频, 34个为实地拍摄录制视频, 43个为网络爬取非火焰视频.监控视频主要来自高速公路、教学楼、加油站, 火焰视频主要来自农村实景拍摄, 非火焰视频主要来自互联网爬取.监控视频、爬取视频与真实火焰视频极度相似.自建测试火焰数据集样例信息如图15所示.

图15

Fig.15

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	图15 自建测试火焰数据集样例信息Fig.15 Samples of test flame dataset built in this paper

本文方法在3个数据集上的实验结果如表6所示, 由此验证方法性能较优.

表6

Table 6

表6(Table 6)

表6 本文方法在3个数据集上的实验结果 Table 6 Experimental results of the proposed method on 3 datasets % 数据集 误报率 漏报率 准确率 KUM CVPR Lab Fire 7.25 0.57 96.36 Ultimate Chase 0.63 22.73 85.33 自建火焰测试视频 1.18 11.28 93.64

表6 本文方法在3个数据集上的实验结果 Table 6 Experimental results of the proposed method on 3 datasets %

在自建火焰数据集上进行消融实验, 对比分析不同模块对火焰检测误报率、漏报率和准确率的影响, 结果如表7所示.由表可见, 在引入Focal Loss、CIoU Loss后, 火焰检测误报率得到有效抑制, 同时准确率提升0.2%.

表7

Table 7

表7(Table 7)

表7 改进前后YOLOv5的检测性能对比 Table 7 Comparison of detection performance of YOLOv5 before and after improvement % 网络 误报率 漏报率 准确率 YOLOv5 5.78 11.64 89.17 改进的YOLOv5 4.62 11.88 89.37

表7 改进前后YOLOv5的检测性能对比 Table 7 Comparison of detection performance of YOLOv5 before and after improvement %

综合2.3节和2.4节实验结果发现, 本文方法在各大公开数据集上均表现较佳, 同时小目标火焰检测、实时速度均有明显提升.经过大量实践测试发现, 本文方法在低误报、低漏报下较好地满足实时性要求, 火焰检测速度可达25帧/秒, 并支持8路摄像头实时并行火焰检测.本文方法在不同场景下均表现出强大的实时火焰检测性能.