基于YOLOv5和树莓派的火灾识别研究

摘要：

在计算能力较弱的设备中火灾实时监测效果不佳,采用了一种基于YOLOv5和树莓派的算法模型解决这一问题.采用YOLOv5s模型,大小仅为v4版本的10％,检测速度比v4版本提升80％左右.通过自建的火灾数据集对模型进行训练,并将算法部署到嵌入式设备中,实现了火灾识别实时监控.实验结果表明,在满足实时性能的要求下,对火灾的识别准确率为60％左右.

关键词：识别系统、YOLOv5s、树莓派、模型、检测速度、实时性能

所属期刊栏目：60

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：115-118