基于YOLOv5的化工厂火焰烟雾检测算法优化与性能提升

本文主要探讨了在石油化工厂环境下，针对火焰烟雾检测中的漏检和误检问题提出了一种基于YOLOv5的改进算法。火焰烟雾检测是化工厂安全的重要组成部分，它能有效预防火灾并确保生产与生命安全。作者的研究目的是为了在复杂工厂背景中提升火焰烟雾检测的准确性和鲁棒性。 设计与方法： 论文的核心是引入了YOLOv5作为基础模型，并对其进行了优化。YOLO（You Only Look Once）系列以其实时性而闻名，但在这项工作中，目标回归损失函数（如Center IoU，即CIoU）被选用来增强目标检测的性能，减少漏检和误检的发生。CIoU考虑了预测框的位置、大小和形状与真实目标的匹配程度，从而提高了算法在处理不同大小和形状目标时的准确性。 此外，论文还采用了改进的激活函数，以避免梯度消失的问题，这有助于保持算法的高效实时运行。激活函数的选择对神经网络的性能有重大影响，优化后的激活函数确保了模型在处理实时数据时的稳定性和响应速度。 为了进一步提升小目标检测的精度，数据增强技术也被应用。通过对训练数据进行各种变换，如旋转、缩放、翻转等，增强了模型对各种场景和角度下火焰烟雾的识别能力，使得模型能够更好地适应化工厂环境的多样性。 这项研究通过结合YOLOv5的优势和定制化的损失函数、激活函数以及数据增强策略，旨在提供一种在石油化工厂复杂背景下更精确、实时的火焰烟雾检测方案。这对于提高工厂的安全管理水平和保障工人的生命安全具有重要意义。