基于YOLOv5和树莓派的火灾识别研究
Fire Identification Based on YOLOv5 and Raspberry Pi作者机构：上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海市201620
出 版 物：《农业装备与车辆工程》 (Agricultural Equipment & Vehicle Engineering)
年 卷 期：2022年第60卷第8期
页 面：115-118页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：识别系统 YOLOv5s 树莓派 模型 检测速度 实时性能
摘 要：在计算能力较弱的设备中火灾实时监测效果不佳,采用了一种基于YOLOv5和树莓派的算法模型解决这一问题。采用YOLOv5s模型,大小仅为v4版本的10%,检测速度比v4版本提升80%左右。通过自建的火灾数据集对模型进行训练,并将算法部署到嵌入式设备中,实现了火灾识别实时监控。实验结果表明,在满足实时性能的要求下,对火灾的识别准确率为60%左右。
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