基于 YOLOv5s 的轻量化森林火灾检测算法研究

针对过去无人机搭载嵌入式设备巡检森林火灾精确率低、适应性差和软硬件限制高等问题,提 出一种基于 YOLOv5s 的轻量化森林火灾目标检测算法。通过将 YOLOv5s 的骨干网络替换为轻量化网络 Shufflenetv2,并以通道重组的思想,让骨干网络对图片信息的提取效率变得更快,在保持网络精度的同时保证 检测速度;接着在 Backbone 与 Neck 的连接处加入为轻量化网络设计的 CA 位置注意力模块,可将图片不同的 位置信息聚合到通道中,使被检对象关注度得以提高;最后在预测部分使用 CIOU 损失函数,能够更好的优化 矩形框的长宽比和更快加速模型收敛。算法部署在嵌入式系统 Jetson Xavier NX 上的结果显示,改进后的网络 模型大小与对比实验方法相比,最多减少了 98%,准确率(Precision)达到 92.6%,精确率(AP)达到 95.3%,帧率 (FPS)提升到 132 帧每秒,能满足在白天、黑夜或视野良好等情况下对森林火灾的实时性预防与检测,并具有 良好的准确率和鲁棒性。