基于YOLOv5的地铁站场景下烟火检测系统研究

作     者：邓懿 唐晨欢 胡文宇 万擎 王兵茹 DENG Yi;TANG Chenhuan;HU Wenyu;WAN Qing;WANG Bingru

作者机构：天津津铁电子科技有限公司天津300381 

出 版 物：《微处理机》 (Microprocessors)

年 卷 期：2024年第45卷第2期

页      面：60-64页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主　　题：目标检测 YOLOv5算法 烟火检测 帧差法 轨道交通 

摘      要：针对当前地铁车站安防监控智能化欠缺的问题,提出一种基于YOLOv5的烟火检测系统,以提高火灾检测效率。本系统以YOLOv5算法实现异常情况检测,支持对烟雾和火焰的动态检测;可通过多路视频并行推理监测,提高系统监测效率。在主干网络中加入CBAM注意力机制,基于火焰动态特性,提出基于帧差法的虚检抑制算法ODF-LOOK,降低静态虚检对输出结果的影响。经过实验测试,改进后算法识别精度提高到98.9%,语音警报和云端短信报警功能效果良好,对烟火异常情况检测有效而便利。该系统对于预防火灾事故、提高安全水平具有较高的实用意义。