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申请/专利权人：江苏科技大学

摘要：本发明公开了一种基于轻量型YOLOv5‑SEE模型的住宅火灾检测方法及系统，包括：获取待进行住宅火灾检测的图像；将待进行住宅火灾检测的图像输入至训练好的轻量型YOLOv5‑SEE模型中，得到火灾检测结果；其中，轻量型YOLOv5‑SEE模型由输入端、主干网络、颈部网络层和头部检测终端组成，主干网络用于实现特征提取，颈部网络层用于实现特征融合，头部检测终端用于输出火灾检测结果；主干网络由CBRM模块、若干Shuffle模块、CBS模块、ECA模块和SPPF模块构成。

主权项：1.一种基于轻量型YOLOv5-SEE模型的住宅火灾检测方法，其特征在于：包括以下步骤：获取待进行住宅火灾检测的图像；将待进行住宅火灾检测的图像输入至训练好的轻量型YOLOv5-SEE模型中，得到火灾检测结果；其中，所述的轻量型YOLOv5-SEE模型由输入端、主干网络、颈部网络层和头部检测终端组成，其中，所述主干网络用于实现特征提取，所述颈部网络层用于实现特征融合，所述头部检测终端用于输出火灾检测结果；所述主干网络依次由CBRM模块、第一Shuffle模块、第二Shuffle模块、第三Shuffle模块、第四Shuffle模块、第五Shuffle模块、第六Shuffle模块、第一CBS模块、ECA模块和SPPF模块构成；所述颈部网络层依次由第二CBS模块、第一上采样模块、第一Concat层、第一CSP模块、第三CBS模块、第二上采样模块、第二Concat层、第二CSP模块、第四CBS模块、第三Concat层、第三CSP模块、第五CBS模块、第四Concat层、第四CSP模块；主干网络中的SPPF模块的输出与第二CBS模块的输入连接，主干网络中的第二Shuffle模块的输出同时输入至第二Concat层，主干网络中的第四Shuffle模块的输出同时输入至第一Concat层，颈部网络层中的第二CBS模块的输出同时输入至第四Concat层，颈部网络层中的第三CBS模块的输出同时输入至第三Concat层；颈部网络层中的第二CSP模块的输出同时输入至头部检测终端，颈部网络层中的第三CSP模块的输出同时输入至头部检测终端，颈部网络层中的第四CSP模块的输出同时输入至头部检测终端；所述第一CSP模块、第二CSP模块、第三CSP模块和第四CSP模块均由第六CBS模块、第七CBS模块、第八CBS模块、第九CBS模块和第五Concat层；第六CSP模块的输出与第七CSP模块的输入连接，第七CSP模块的输出与第五Concat层的输入连接，第八CBS模块的输入与第六CSP模块的输入相同，且第八CBS模块的输出也与第五Concat层的输入连接，第五Concat层的输出与第九CBS模块的输入连接；每个所述Shuffle模块采用通道分割技术，将输入通道分成2个分支，一个分支做恒等映射，另一个分支经过多层卷积，2个分支的输出使用通道级联concatenate操作；所述SPPF模块首先对输入特征图进行不同大小的池化操作，然后将这些不同大小的特征图连接在一起，并通过全连接层进行降维，最终生成融合后的特征向量。

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权利要求：

百度查询： 江苏科技大学 一种基于轻量型YOLOv5-SEE模型的住宅火灾检测方法及系统