检索结果-南通市图书馆

科学技术与工程 2023年第28期23卷 12136-12144页

作者：张世玉高德欣青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266061

电动汽车在充电过程中易发生火灾事故,为了提高电动汽车充电站火灾检测实时性,提出一种基于YOLOv4-Tiny-CBAM的电动汽车充电站火焰烟雾多目标实时检测与预警算法:为在低算力平台实现实时检测选用YOLOv4-Tiny轻量级网络模型;引入k-means... 详细信息

电动汽车在充电过程中易发生火灾事故,为了提高电动汽车充电站火灾检测实时性,提出一种基于YOLOv4-Tiny-CBAM的电动汽车充电站火焰烟雾多目标实时检测与预警算法:为在低算力平台实现实时检测选用YOLOv4-Tiny轻量级网络模型;引入k-means-ga算法重新计算锚框值;引入卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)以加强网络对火焰烟雾特征提取能力以提升检测精度;将电动汽车充电站监控视频作为模型检测输入源,实现就地端实时检测。实验结果表明:该改进算法模型参数量为6.143 M,视频检测每秒传输帧数(frames per second,FPS)值为43,均值平均精度(mean average precision,mAP)值为86.76%,具有较好的目标连续跟踪能力,满足实时检测的需求,对无人化电动汽车充电站安全运行以及火灾应急处置具有重要意义。

关键词：电动汽车充电站火焰烟雾检测 YOLOv4-Tiny k-means-ga聚类算法卷积注意力机制(CBAM)

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