使用YOLOv5从图像和视频中进行火灾检测

使用YOLOv5从图像和视频中进行火灾检测

王辽 张硕 张桐语

俄罗斯联邦伊尔库茨克国立技术大学

摘要 ：在当今快速发展的技术时代，人工智能（AI）的潜力已经被应用于各个领域，从自动驾驶车辆到健康诊断。 AI的一个重要且创新的应用是火灾检测，这是一个及时和准确检测可能关系到生死的领域。将AI整合到火灾检测系统中，代表了从传统方法迈向了一个重大飞跃，提供了增强的效率和可靠性。

关键词：AI火灾检测；YOLOv5；计算机视觉；实时火灾识别；安全管理

前言

在现代技术发展的时代，人工智能的潜力已经在各个领域得到了充分利用，从自动驾驶车辆到健康诊断。现在，人工智能的一个关键和创新应用出现在火灾检测领域，这是一个及时和准确检测可能关系到生死的领域。将人工智能整合到火灾检测系统中，代表了从传统方法迈向了一个重大飞跃，提供了增强的效率和可靠性。 在众多领域中，尤其是紧急响应和安全管理领域，迅速检测各种环境中的火灾的能力至关重要。

传统的火灾检测系统，虽然在一定程度上是有效的，但往往缺乏在快节奏或复杂环境中所需的即时性和适应性。认识到这一差距，我们的毕业项目引入了一种创新的火灾检测系统，利用计算机视觉和YOLOv5神经网络模型进行实时、准确的火灾识别。 我们使用1400张图像进行训练，并使用600张图像进行测试，实现了快速准确的火灾检测。这个项目标志着火灾检测技术的重大进步，为更安全的环境铺平了道路，并突显了人工智能在紧急响应和安全管理中的作用。通过采用先进的目标检测算法，我们的系统可以在毫秒内识别火灾迹象，这对于及早预警和及时灭火至关重要。基于著名的YOLOv5模型构建，该模型以其速度和准确性而闻名，我们的系统旨在识别不同环境中的各种火灾特征，确保强大的检测能力。

研究目的和目标：本研究的主要科学任务是利用YOLOv5s神经网络开发和完善基于计算机视觉的火灾检测系统，以实现实时、高精度的识别。其目的是提高火灾检测机制的效率和响应能力，从而在各种环境中显著降低火灾的风险和影响。

主要科学任务：是开发和完善基于计算机视觉的火灾探测系统，该系统使用YOLOv5s神经网络进行实时、高精度识别。

为实现这一目标：需要解决以下几个目标：

1.分析当前计算机视觉和目标检测领域的现状和现有方法。

2.构建YOLOV5神经网络模型。

3.测试和调整模型。

4.开发用户界面。

5.在实践中测试模型的性能。 通过实现这些目标，我们的目标是提高火灾检测的标准，使其更加高效和可访问，同时解决传统火灾检测方法的局限性。

1.方法

在本文讨论的火灾检测系统中，采用了YOLOv5，这是一个高效的目标检测模型。它利用深度学习技术快速准确地识别视觉数据中的火灾相关元素，如火焰和烟雾。YOLOv5能够实时处理图像或视频流，非常适合这种应用，为早期火灾检测和安全措施提供了潜在的进展。这种创新的方法充分体现了先进AI技术在关键安全系统中的实际应用。

以下是YOLOv5模型的主要特点和介绍：

1.快速而准确：YOLOv5延续了YOLO系列的主要优势——快速而准确的目标检测能力。这意味着它可以在实时视频流中快速识别多个对象，同时保持高准确性。

2.架构改进：YOLOv5优化了网络架构，使模型更轻，同时提高了检测精度和速度。这包括改进的特征提取器、更有效的层连接和更精细的层结构。

3.易于使用：YOLOv5的一个显著特点是它的用户友好性。它简化了配置和训练过程，使即使没有深度学习背景的用户也能轻松使用。

4.灵活性和可扩展性：YOLOv5支持各种输入大小，使模型能够在不同设备和应用场景下高效工作。此外，它易于定制和扩展，适用于各种目标检测任务。

5.跨平台：YOLOv5支持广泛的计算平台，包括但不限于GPU和CPU。它还支持多种编程环境，如Python。

6.改进的训练方法：YOLOv5引入了新的训练技巧和策略，例如自动学习率调整、多尺度训练和数据增。

7.社区支持和资源：由于其受欢迎程度，YOLOv5拥有广泛的社区支持，提供大量的教程、工具和预训练模型，使模型的部署和应用更加方便。

1.1数据处理

对于这个项目，我们准备了1400张图像用于训练和600张图像用于测试

图片1.1 – 图片训练集

标注文件记录了目标的类别中心点坐标和宽度、高度信息，如下图所示:

图片 1.2 – 图片标注

Handle the yolo format data set well, the general yolo format data is a picture corresponding to a txt format annotation file.

1.2模型训练

我们开始在我们的数据集上训练YOLOv5模型。

图片 1.3 – 开始训练

在训练结束时，我们有了训练和验证结果，现在让我们分析一下结果

图片 1.4 – 训练和验证结果

这组图表包括了边界框（box_loss）、物体性（obj_loss）和分类（cls_loss）的训练和验证损失，以及在训练周期内的精度、召回率和平均精度（mAP）的指标。

盒子_loss和obj_loss图表显示了随着时间的推移损失的减少，表明模型正在学习并改善其正确预测火灾的能力。cls_loss保持接近零表明良好的分类性能。

指标/精度和指标/召回率的图表显示了模型在训练过程中正确分类火灾为火灾（精度）的能力以及在训练周期内找到所有火灾（召回率）的能力是如何发展的。预计在这些图表中会看到波动，因为模型收敛。

指标/mAP_0.5和指标/mAP_0.5:0.95图表显示了在不同IoU阈值下的平均精度，这是模型在不同检测难度级别上性能的综合衡量。

图片 1.5 – Precision Curve检索率与精确曲线

这条曲线显示了模型的精度随着置信度阈值的变化。精度指的是真正预测与所有正预测（包括假阳性）的比例。精度随着置信水平的提高而增加，并趋于平稳，表明模型预测的置信度越高，精度越高。模型在置信度为0.901时达到精度1.00。

图片 1.6 – F1 曲线

F1曲线 F1分数是一个将精度和召回率结合起来的度量，当类分布不平衡时特别有用。该曲线描述了不同置信度阈值下的F1分数。它在某一点达到峰值，表明在该特定阈值下精度和召回率之间存在最佳平衡。模型在约0.286的置信度阈值处达到最佳的F1分数，约为0.66。

图片 1.7 – 混淆矩阵

混淆矩阵提供了模型实际与预测分类的视觉表示。混淆矩阵对角线上的值代表了正确分类的实例，而非对角线的值表示了错误分类。混淆矩阵将显示模型在区分“火灾”和“非火灾”案例方面的表现，以及假阳性和假阴性的实例。

2.结果

最后，我们设置了一个参数解析器，解释了脚本接受的命令行参数，例如输入大小、检测置信度和输出偏好。我们使用训练好的模型识别图像，可以发现它能够准确地识别火情。

图片 2.1 – s识别结果

3.讨论

我们之前训练的模型所得到的线性图所示，可以通过几个关键性能指标来证明模型的有效性。 F1分数是一个结合精度和召回率的和谐度量，它在约0.286的置信度阈值处达到峰值，表明在该置信度阈值下精度和召回率之间有一个最佳的权衡，F1分数为0.66。 精度曲线显示了模型的精度——真正检测的比例与所有正检测的比例——在更高的置信度阈值时达到最大值。具体来说，在置信水平为0.901时，精度达到1.00，表明模型在该阈值下的预测具有很高的可靠性。 精度-召回率曲线和召回率曲线共同提供了有关模型在不同阈值下准确度的信息。在IoU（交并比）阈值为0.5时，平均精度（mAP）得分为0.635，突显了模型在准确检测火灾实例方面的稳健性。 在训练过程中，模型的学习进展通过边界框、物体性和分类损失的减小趋势来捕捉。这种损失值的减少反映了模型在准确地勾画和分类输入数据中的火灾区域方面的能力不断提高。 精度和召回率指标展示了模型的能力如何随着训练周期的进行而不断发展，不仅能够正确识别火灾发生（精度），还能够尽量减少实际火灾的漏报（召回率）。这些指标的波动表明模型的不断调整和收敛到一个最佳的检测精度状态。 最后，混淆矩阵提供了模型分类性能的生动可视化，对于火灾检测的真阳性数量较多，证实了模型在实际应用中的实用性。相对较低的假阳性和假阴性突显了模型在减少误报和确保实时检测方面的潜力。 总之，该模型表现出了令人信服的性能，结合了高精度和召回率，表明其对于实时火灾检测系统的实际适用性。在严格的置信水平下具有高精度和扎实的mAP值，表明了该系统具有高可靠性的火灾识别系统，使其成为早期火灾检测和安全增强的有希望工具。

结论

在本文中，我们对基于YOLOv5的火灾检测系统进行了深入探讨。这个系统专门设计用于识别火灾的快速发生和扩散，并在各种操作条件下进行了严格测试。通过从GitHub开源存储库获取的算法，该系统已经被改编以在Windows平台上实现最佳性能，克服了与环境和系统兼容性相关的初始挑战。 为了确保输入数据的一致性和可靠性，我们采用了图像归一化技术。该过程不仅为检测模型标准化了图像，还包括验证检查，以确定图像中是否存在单个火灾实例，丢弃任何包含多个或没有检测的图像。 在部署后，该系统表现出了火灾检测的稳健性和高准确性，在精度和响应时间上优于其他模型。结果令人信服，展示了模型在区分实际火灾和误触发方面的优势。虽然YOLOv5模型表现出了相当高的精度，但也强调了实时应用的潜力，这对于紧急响应场景至关重要。 然而，该系统还存在改进的空间。我们发现时间效率是一个限制因素，特别是在缺乏专用GPU支持的平台上。为了解决这个问题，我们考虑实现图像降采样，并优化推断管道以提高速度，同时不显著影响检测精度。 展望未来，我们的目标是进一步完善我们的模型，探索先进的计算技术，提高速度和准确性。整合额外的传感器和数据源的潜力也是未来研究的一个激动人心的方向，可以进一步增强火灾检测系统的性能和鲁棒性。通过持续的创新和技术改进，我们有望实现更安全和可靠的社会环境，使人们免受火灾等紧急情况的威胁。

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