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题名YOLOv8火焰分割方法及识别火焰面积研究
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作者
姚磊
李尚伟
郑超
尚亚凯
张宇伦
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机构
中国船舶及海洋工程设计研究院
长江航道整治中心
中国地质大学(武汉)工程学院
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出处
《船海工程》
北大核心
2025年第2期6-11,共6页
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基金
国家自然科学基金(52406162)
国家资助博士后研究人员计划C档(GZC20241593)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2024M753029)
湖北省博士后项目(2024HBBHCXA090)。
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文摘
基于YOLOv8的火焰分割方法及火焰面积识别技术,通过改进算法提高分割精度并探讨其实际应用。以YOLOv8-seg模型为基础,结合EIOU损失函数优化和AttnConv-EMA注意力机制改进,显著提升了模型的分割精度。对火焰像素区域的提取方法进行优化设计,提出基于HSV+YCrCb颜色空间的火焰提取规则。通过分析不同规则对火焰分割效果的影响,验证其在背景复杂环境中的适用性及精确性。实验表明,改进后的YOLOv8-seg模型在Box-mAP50和Mask-mAP50方面分别提升至63.7%和67.1%,基于颜色空间规则的火焰像素提取方法也表现出良好的适配性。利用分割方法识别火焰面积,通过实验场景分析火焰相对面积与实际面积之间的数学转换关系,展示火焰面积随燃烧时间的动态变化趋势,为火灾监测和预测提供了重要依据。研究结果表明,结合深度学习与颜色空间优化的火焰分割方法在提升火焰识别精度及应用价值方面具有显著优势。
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关键词
YOLOv8
火焰分割
火焰面积
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Keywords
YOLOv8
flame segmentation
flame area
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分类号
U662
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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