结合注意力机制的火灾检测算法

来源：计算机测量与控制杂志2021年第8期北京时间：

作者：彭煜民,岳鹏超,张丹,陈乐

单位：南方电网调峰调频发电有限公司

摘要：鉴于现有的火灾检测手段大多依赖于感温探测器和感烟探测器,但感温探测器和感烟探测器的探测具有一定的滞后性,无法实时准确的检测出初期火灾的问题,因此,构建了一个大规模多场景的火灾图像数据集,同时对图像数据集进行了火焰和烟雾目标标注,并提出了一种具有注意力机制的火灾检测算法,采用颜色分析的方法检测出图像中火焰和烟雾的疑似区域,再对火焰和烟雾目标的疑似区域进行关注,通过结合深度网络的特征提取能力,得到火灾目标的检测模型；实验结果表明,此方法在检测火灾任务上取得了更优的效果,相比于基于YOLOv3的火灾检测模型，mAP(mean average precision)提高了5.9%,同时满足了实时检测的需求。

关键词：火灾检测;目标检测;深度学习;注意力机制

基金资助：南方电网调峰调频发电有限公司科技项目资助(基于机器视觉的电厂生产区域智能感知技术研究与应用)(020000KK52190017)