YOLOv5算法在山火检测中的应用

随着高新技术的发展，山火的监控、预警方式从过去以人工为主转换成图像、热成像等火焰识别的计算机处理，前者检测成本较高且监视范围小，同时存在环境背景杂乱，灯光、白云等与烟火混淆的因素导致检测误差大，预警延迟等问题。YOLO是基于深度学习的目标检测算法，它对收集到的多元烟火数据集进行以火焰、烟雾为研究对象的目标检测训练，能够得到烟火的自动识别检测模型，同时降低环境中检测混淆因子造成的影响使得分离烟火。对目标检测模型进行优化改进，使最后训练出的检测模型能够对图片或视频有更好的检测效果。