一种基于改进YOLO算法的小目标火灾检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于计算机视觉及森林火灾预防技术领域，具体是一种基于改进YOLO算法的小目标火灾检测方法。包括以下步骤。S100～建立火灾数据集，收集火灾和烟雾的图像，包括不同天气和光线下火焰和烟雾的图像；S200～标注数据集；S300～建立改进的YOLO‑V3算法框架，S400～预训练网络，通过所述火灾图像训练数据集对改进后的YOLO‑V3模型进行预训练，得到不同尺度的预测框。本发明解决了传统为通用目标检测而设计的YOLO‑V3在检测小目标时的速度及精度不足的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进YOLO算法的小目标火灾检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445729A
申请号 ：
CN202111162490.1
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2021-09-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郑文要媛媛武心南崔佳梅
申请人 ：
太原理工大学
申请人地址 ：
山西省太原市迎泽西大街79号
代理机构 ：
太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
任林芳
优先权 ：
CN202111162490.1
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/774 G06V10/764
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20210930
申请日 : 20210930
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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