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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv9算法的早期火灾烟雾检测方法及系统，包括：包括图像预处理，将预处理的图像输入火灾检测模型，火灾检测模型输出检测检测结果；所述火灾检测模型基于YOLOv9算法架构进行改进，所述改进包括：在特征提取网络和特征融合网络之间设有双级注意力机制和空间注意力结合的模块；在YOLOv9的特征融合模块中，融合了C2f结构和多尺度注意力模块到YOLOv9模型的neck部分，并在neck模块输出后设计维度感知选择性集成模块，通过维度感知选择性集成模块输出至检测头；算法的损失函数采用自适应阈值焦点损失函数。本发明减少了火灾发生后的反应时间，有助于及早发现火灾并采取措施。
主权项：1.一种基于改进YOLOv9算法的早期火灾烟雾检测方法，其特征在于：包括图像预处理，将预处理的图像输入火灾检测模型，火灾检测模型输出检测检测结果；所述图像预处理包括动态阈值判定与连续帧融合，所述动态阈值判定用于判定每一帧图像中的烟雾特征，所述连续帧融合对连续多帧图像中的烟雾检测结果进行融合判定；所述火灾检测模型基于YOLOv9算法架构进行改进，所述改进包括：在特征提取网络和特征融合网络之间设有双级注意力机制和空间注意力结合的BSAM模块；在YOLOv9的特征融合模块中，融合了C2f结构和多尺度注意力模块到YOLOv9模型的neck部分，包括：在neck部分的若干个特征图之间的连接中增加C2f模块，并且在C2f模块的输出阶段增加多尺度注意力模块，并在neck模块输出后增加维度感知选择性集成模块DASFM，通过维度感知选择性集成模块输出至检测头；所述改进还包括：YOLOv9算法的损失函数采用自适应阈值焦点损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于改进YOLOv9算法的早期火灾烟雾检测方法及系统
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