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基于改进SSD的视频烟火检测算法
文献摘要：
由于以往视频烟火检测模型复杂,存在检测精度与速度不能兼顾的问题,提出一种改进SSD的轻量化视频烟火检测算法(GSSD).该算法首先将SSD算法中的骨干网络替换为GhostNet网络模型,减少算法参数量,提高检测速度,之后通过Concat操作进行多尺度特征融合,提升算法对小目标的检测精度.该算法分别在PASCAL VOC 2012数据集和烟火数据集上进行了实验.实验结果表明,在相同工况条件下,GSSD算法相比SSD算法的mAP提高了4.8％,检测速度提升了1.9倍,参数量减少了84.64％.
文献关键词：
烟火检测;轻量化;SSD;GhostNet;Concat;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
赵洋;王艺钢;靳永强;华丹
作者机构：
沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142;辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,辽宁 沈阳 110142
文献出处：
引用格式：
[1]赵洋;王艺钢;靳永强;华丹-.基于改进SSD的视频烟火检测算法)[J].物联网技术,2022(08):31-35
A类：
GSSD
B类：
烟火检测,检测算法,检测模型,检测精度,骨干网络,GhostNet,少算,算法参数,参数量,高检,检测速度,Concat,多尺度特征融合,小目标,PASCAL,VOC,工况条件,mAP
AB值：
0.288979
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