摘要
本发明公开了一种轻量级的FIRE‑DET火焰检测方法及系统,首先构建包含复杂环境下的数据集;其次,构建单步检测模型FIRE‑DET,模型中Backbone使用由多卷积组合结构层叠的FIRE‑Net网络,并减少卷积通道数;将BiFPN作为模型的特征融合网络,提高多尺度特征融合的效果;增加一种改进的空间注意力机制,对火焰特征进行增强;将提取的特征,输入Class/Box Net层中进行预测和回归;最后,使用数据集对FIRE‑DET模型进行训练,获得用于火焰检测的检测器。本发明的识别率为97.55%,火焰检测速度达到45帧/s,可用于实时火焰检测并预警,且具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。