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题名基于改进YOLOv10n的森林火灾检测模型
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作者
郝佳
张根茂
李忻静
贾璐源
王梓涵
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机构
山西铁道职业技术学院
河南工学院
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出处
《果农之友》
2025年第11期104-107,共4页
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基金
河南省科技攻关(252102210223)
河南省科技攻关(252102210016)。
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文摘
森林火灾对生态环境和人类生活的威胁不断增加,提基于此出了一种基于改进YOLOv10n的森林火灾检测方法,旨在提高森林火灾烟雾的检测精度和鲁棒性。为了解决复杂天气条件,图像中带有噪点的情况下传统算法在烟雾探测中的精度低的问题,构建了一个包含1326张背景图像的数据集,并通过雾化和添加高斯噪声来模拟各种复杂的火灾环境。在YOLOv10n架构基础上引入CA注意力机制,提升模型捕捉火灾特征的能力。结果表明,改进后的YOLOv10n模型在准确率、召回率和mAP@0.5指标上分别较原始YOLOv10n模型提高了4.3、3.4和4.1百分点。与传统YOLOv10n相比,改进后的模型在烟雾检测的灵敏度和判别能力上取得了显著提升,证明了CA机制在提高森林火灾烟雾检测精度方面的有效性。
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关键词
森林火灾
检测模型
YOLOv10n
CA机制
数据集改进
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分类号
S762
[农业科学—森林保护学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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