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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于LRC2f和小目标特征聚合的烟火检测方法及装置，制作不同场景下包含火焰及烟雾目标的图片数据集，对数据集进行标注，并进行划分；将特征增强策略、LRC2f模块和小目标特征聚合结构集成到YOLOv8n中；其中特征增强策略指对输入图像属性进行调整，使得火焰和烟雾目标特征更加显著；LRC2f模块指轻量级感受野扩张的特征提取模块，在轻量化的同时更大范围感知周围目标；小目标特征聚合网络指将浅层网络中大尺寸特征图映射到模型的颈部，更好地捕捉小的火焰及烟雾目标；使用训练集和测试集共同训练搭建好的模型，得到训练结果；使用训练结果检测不同场景下的烟雾及火焰目标。不呢发明显著减少模型参数，实现良好的烟火检测效果。
主权项：1.一种基于LRC2f和小目标特征聚合的烟火检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1制作不同场景下包含火焰及烟雾目标的图片数据集，对数据集进行标注，并进行划分；2将特征增强策略、LRC2f模块和小目标特征聚合结构集成到YOLOv8n中；所述特征增强策略指对输入图像属性进行调整，使得火焰和烟雾目标特征更加显著；所述LRC2f模块指轻量级感受野扩张的特征提取模块，在轻量化的同时更大范围感知周围目标；所述小目标特征聚合网络指将浅层网络中大尺寸特征图映射到模型的颈部，更好地捕捉小的火焰及烟雾目标；3使用训练集和测试集共同训练搭建好的模型，得到训练结果；4使用训练结果检测不同场景下的烟雾及火焰目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于LRC2f和小目标特征聚合的烟火检测方法及装置
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