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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明涉及图像识别检测技术领域，公开了一种基于ALS‑ShuffleNetV2的化工厂区火焰烟雾识别方法，包括：获取火焰烟雾图像数据集，对数据集进行预处理，拆分训练集与测试集；将YOLOv5网络模型主干网络替换为ShuffleNetV2网络，引入激活函数在保持非线性的同时避免神经元死亡；引入注意力机制，利用自适应平均池化方法优化通道注意力，利用两个全连接层与激活函数结合重塑注意力权重；引入残差连接操作；利用训练集与测试集对模型进行训练测试，得到训练后的模型，利用训练后的模型对火焰烟雾图像进行识别检测。与现有技术相比，本发明在减少计算量和参数量的同时，提高了火焰和烟雾检测的精度和实时性。
主权项：1.一种基于ALS-ShuffleNetV2的化工厂区火焰烟雾识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取火焰烟雾图像数据集，对数据集进行预处理，拆分训练集与测试集；步骤2：构建YOLOv5网络模型，将其主干网络替换为ShuffleNetV2网络，引入一种全新的激活函数ALSx在保持非线性的同时，避免神经元死亡； 其中，ALSx表示新的激活函数，x表示是神经网络某一层输出的特征值，α是一个可训练参数，用于控制LeakyReLU部分的负斜率，β是一个可训练参数，用于控制Swish部分的形状；通过引入可训练参数α和β，ALS激活函数能够自适应地调整形状，以适应不同层和不同输入的需求；步骤3：利用训练集与测试集对步骤2中的模型进行训练测试，得到训练后的模型，利用训练后的模型对火焰烟雾图像进行识别检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于ALS-ShuffleNet V2的化工厂区火焰烟雾识别方法
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