- 算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.算法理论概述
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其核心特点是将目标检测视为一个回归问题，一次性预测出图像中所有目标的位置和类别。YOLOv2是YOLO算法的改进版本，由Joseph Redmon等人在2016年提出，它通过一系列创新提升了目标检测的速度和准确性。
网络结构
YOLOv2采用了Darknet-19作为特征提取器，然后添加了Bounding Box预测层以及分类预测层。相比于YOLOv2之前的版本，主要改进包括使用批量归一化（Batch Normalization）、引入Anchor Boxes（预设框）等技术。
网格划分与预测
图像被划分为 S×SS \times SS×S 个网格（如7×77 \times 77×7），每个网格负责预测多个边界框（BBoxes）。对于每个网格单元，模型输出包含以下内容：
损失函数
YOLOv2的损失函数是一个多任务损失函数，包含了定位误差、置信度误差以及分类误差。损失函数可以写成如下形式：
在火焰烟雾检测场景下，YOLOv2需要经过训练以识别特定的火焰或烟雾对象。首先，收集大量带有火焰或烟雾标注的图像数据集，然后用这些数据训练YOLOv2模型，使其能够从输入图像中准确地检测并定位火焰和烟雾区域。
4.部分核心程序
```load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器
img_size= [224,224];
imgPath = 'test/'; % 图像库路径
imgDir = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt = 0;
for i = 1:8 % 遍历结构体就可以一一处理图片了
i
if mod(i,4)==1
figure
end
cnt = cnt+1;
subplot(2,2,cnt);
img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片
I = imresize(img,img_size(1:2));
[bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);
if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标
idx = [];
idx = kmeans(bboxes(:,1:2),2);
i1 = find(idx==1);
i2 = find(idx==2);
[scoresa,IIa] = max(scores(i1));
[scoresb,IIb] = max(scores(i2));
bboxes2 = [bboxes(i1(IIa),:);bboxes(i2(IIb),:)];
scores2 = [scoresa;scoresb];
I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes2,scores2,LineWidth=2);% 在图像上绘制检测结果
end
subplot(2,2,cnt);
imshow(I, []); % 显示带有检测结果的图像
pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅
if cnt==4
cnt=0;
end
end
```
