基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法

《基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法》是一篇聚焦于利用深度学习技术提升火灾检测准确率与实时性的研究论文。随着社会的发展，火灾事故频发，传统的火灾检测手段在复杂环境下存在响应慢、误报率高、适用范围有限等问题。因此，如何通过先进的图像识别技术提高火灾检测的效率和准确性成为当前研究的热点。本文针对这一问题，提出了一种基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法。

YOLOv5s是YOLOv5系列中的一种轻量级目标检测模型，因其在速度和精度之间的平衡而被广泛应用于实际场景。然而，在火灾图像识别任务中，YOLOv5s仍存在一定的局限性，例如对小目标检测能力不足、对烟雾和火焰的特征提取不够精准等。为此，本文对YOLOv5s进行了多方面的改进，以适应火灾图像的特殊需求。

首先，在网络结构方面，本文引入了注意力机制，如SE（Squeeze-and-Excitation）模块，以增强模型对关键特征的关注度。同时，对主干网络中的C3模块进行了优化，使其能够更好地提取火灾图像中的边缘信息和纹理特征。此外，为了提升小目标的检测能力，本文在特征金字塔网络（FPN）中增加了多尺度特征融合层，从而提高了模型对不同尺寸火灾目标的识别能力。

其次，在损失函数设计上，本文对原有的分类损失和回归损失进行了调整，引入了Focal Loss来缓解类别不平衡问题，特别是在火灾图像中，正样本数量较少的情况下，该方法有效提升了模型的鲁棒性。同时，结合IoU（Intersection over Union）损失函数，进一步优化了目标框的定位精度。

在数据集构建方面，本文收集了多种环境下的火灾图像数据，并对其进行了标注和增强处理。为了提高模型的泛化能力，数据增强策略包括旋转、翻转、亮度调整、对比度变化等，使得模型能够在不同光照条件和背景干扰下保持较高的识别准确率。

实验部分采用PASCAL VOC和自建火灾数据集进行测试，结果表明，改进后的YOLOv5s模型在火灾图像识别任务中取得了优于原始YOLOv5s和其他主流目标检测模型的性能。具体来说，在mAP（mean Average Precision）指标上，改进模型的得分提高了约12%，而在推理速度方面，模型仍然保持了较高的实时性，满足了实际应用的需求。

此外，本文还对模型的部署进行了初步探索，将其移植到嵌入式平台，验证了其在实际应用场景中的可行性。实验结果表明，改进后的模型不仅在识别准确率上有所提升，而且在计算资源消耗和响应时间方面也表现良好，具备良好的工程应用前景。

综上所述，《基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法》通过引入注意力机制、优化网络结构、改进损失函数以及加强数据增强策略，显著提升了火灾图像识别的准确率和实时性。该研究为智能安防、消防预警等领域提供了新的技术思路，具有重要的理论价值和实际应用意义。