基于yolov2深度学习网络的火焰烟雾检测系统matlab仿真

简介: 基于yolov2深度学习网络的火焰烟雾检测系统matlab仿真
  1. 算法运行效果图预览

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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:

1fe0719686d9d9a0c04364c081e8f637_82780907_202403041258100035259715_Expires=1709528890&Signature=miG6G%2B0vCuy54l%2FeusGtLgOjrD4%3D&domain=8.png

   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:

9c02b3f23690c2949b294ec2a1b63b4d_82780907_202403041258010504428905_Expires=1709528881&Signature=OL5u63AdkybZggrHtnnQ4%2FzvFvg%3D&domain=8.png

   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

```

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