項(xiàng)目背景

火災(zāi)作為威脅人類生命生產(chǎn)安全的隱患之一，一直是人們關(guān)注的重點(diǎn)。傳統(tǒng)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)裝置根據(jù)溫度來(lái)檢測(cè)火災(zāi)，不僅靈敏度差，而且反饋時(shí)間長(zhǎng)，常常會(huì)出現(xiàn)消防員收到警報(bào)消息時(shí)，火室已經(jīng)無(wú)法控制。

森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)是一項(xiàng)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)新性研究，旨在通過(guò)自動(dòng)檢測(cè)和分析森林的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)防森林火災(zāi)的發(fā)生。我們選擇了PyTorch作為主要的深度學(xué)習(xí)框架，并結(jié)合了目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的主流算法YOLOv5來(lái)完成這一任務(wù)。

本系統(tǒng)的主要目標(biāo)是提高火災(zāi)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們進(jìn)行了深入的模型研究和技術(shù)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)采用YOLOv5算法，我們能夠在圖像中準(zhǔn)確地識(shí)別和定位火災(zāi)目標(biāo)，從而有效地檢測(cè)火災(zāi)的發(fā)生。同時(shí)，我們也進(jìn)行了模型訓(xùn)練和優(yōu)化，以提高系統(tǒng)的檢測(cè)精度和性能。

在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，我們采用了PyQt5制作了直觀易用的UI界面。這一界面為用戶提供了簡(jiǎn)便的操作方式，只需通過(guò)上傳森林圖像，系統(tǒng)便能自動(dòng)進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)，并及時(shí)將檢測(cè)結(jié)果展示給用戶。這一設(shè)計(jì)使得即使是不具備專業(yè)知識(shí)的用戶也能輕松利用本系統(tǒng)進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測(cè)。

除了實(shí)時(shí)檢測(cè)功能外，本系統(tǒng)還具備以下優(yōu)勢(shì)：
首先，我們的系統(tǒng)可以自動(dòng)分析和處理大量的圖像數(shù)據(jù)，大大提高了檢測(cè)效率。其次，通過(guò)不斷優(yōu)化算法和模型參數(shù)，我們可以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，降低誤報(bào)和漏報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)。此外，本系統(tǒng)還具備良好的可擴(kuò)展性，可以根據(jù)實(shí)際需求添加更多功能和應(yīng)用場(chǎng)景。
本系統(tǒng)的研究和實(shí)現(xiàn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)防森林火災(zāi)，我們可以保護(hù)生態(tài)環(huán)境、減少自然資源的損失，并降低火災(zāi)對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響。此外，本系統(tǒng)的成功應(yīng)用也為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在森林防火領(lǐng)域的應(yīng)用提供了有益的參考和借鑒。

效果演示

第一版軟件界面

單張圖片預(yù)測(cè)結(jié)果：

視頻流監(jiān)測(cè)效果：

第二版軟件界面

單張圖片預(yù)測(cè)結(jié)果

視頻流檢測(cè)結(jié)果：

除此之外還可以進(jìn)行攝像頭檢測(cè)，這里就不再過(guò)多演示。

一、實(shí)現(xiàn)思路

① 算法原理

YOLO(You Only Look Once) 是REDMON等提出的目標(biāo)檢測(cè)算法，作為單階段(one-stage)的代表算法，目前 YOLO已經(jīng)更新到了YOLOv5。相比于Two stage目標(biāo)檢測(cè)算法，YOLO是直接從網(wǎng)絡(luò)中提取特征，并預(yù)測(cè)物體的類別和具體位置，一步到位。

此后，REDMON在此基礎(chǔ)上提出了YOLO9000等檢測(cè)算法，使系統(tǒng)的檢測(cè)性能得到進(jìn)一步提升。在YOLOv3的基礎(chǔ)上繼續(xù)改進(jìn)升級(jí)，并最終得到 YOLOv4。YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由CSPDarknet53特征提取網(wǎng)、SPP(空間金字塔池化)模塊、PANet特征融合模塊、Yolo Head分類器組成。

YOLOv5算法使用CSPDarknet(跨階段局部網(wǎng)絡(luò))作為特征提取網(wǎng)絡(luò),從輸入圖像中提取目標(biāo)信息。如今，YOLOv5無(wú)論是在準(zhǔn)確率還是速度上，都已經(jīng)達(dá)到較好的效果。所以，本項(xiàng)目采用YOLOv5訓(xùn)練模型，結(jié)合YOLOv5算法構(gòu)建火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)。

yolov5s的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它是yolov5系列中深度最小、特征圖寬度最小的網(wǎng)絡(luò)。后面的m、l、x都是在此基礎(chǔ)上不斷加深、加寬的。網(wǎng)絡(luò)主要分為輸入端、Backbone、Neck、Prediction四個(gè)部分。它和yolov3主要不同的地方：

• 輸入端：Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨框計(jì)算、自適應(yīng)圖片縮放
• Backbone：Focus結(jié)構(gòu)、CSP結(jié)構(gòu)
• Neck：FPN+PAN結(jié)構(gòu)
• Prediction：GIOU_Loss

YOLOv5 模型在輸入端(Input)增加了 Mosaic 數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨框計(jì)算、自適應(yīng)圖片縮放等數(shù)據(jù)預(yù)處理技巧來(lái)增強(qiáng)數(shù)據(jù)，防止過(guò)擬合；在特征提取網(wǎng)絡(luò)部分(Backbone)引入了Focus 模塊、跨階段局部融合網(wǎng)絡(luò)(CrossStage Partial Network, CSPNet)等方法，在減少了計(jì)算量的同時(shí)可以保證準(zhǔn)確率，使特征能夠更好的向后傳遞。下圖為cspnet 結(jié)構(gòu)圖：

CSPNet主要目的就是緩解以前需要大量推理計(jì)算的問(wèn)題，它有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 增強(qiáng)了CNN的學(xué)習(xí)能力，能夠在輕量化的同時(shí)保持準(zhǔn)確性。
• 降低計(jì)算瓶頸。
• 降低內(nèi)存成本。

CSPNet通過(guò)將梯度的變化從頭到尾地集成到特征圖中，在減少了計(jì)算量的同時(shí)可以保證準(zhǔn)確率。

CSPNet和PRN都是一個(gè)思想，將feature map拆成兩個(gè)部分，一部分進(jìn)行卷積操作，另一部分和上一部分卷積操作的結(jié)果進(jìn)行concate。在特征融合部分(Neck)借鑒了空間金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)、特征金字塔(Feature Pyramid Networks, FPN)與路徑聚合網(wǎng)絡(luò)(PathAggregation Network, PAN)等方法，有效的增加主干特征的接收范圍，融合后的特征保留了豐富的語(yǔ)義特征和精準(zhǔn)的定位特征；同時(shí)在預(yù)測(cè)部分(Prediction)采用了新的定位損失函數(shù)，確保定位的精準(zhǔn)。通過(guò)引入各種高效的網(wǎng)絡(luò)組件，使得YOLOv5 模型在保持實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)速度的基礎(chǔ)上，也實(shí)現(xiàn)了精度上SOTA。

Input 使用了 Mosaic 數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨框計(jì)算、圖片尺寸處理。Mosaic 數(shù)據(jù)增強(qiáng)把 4 張圖片，采用隨機(jī)縮放、隨機(jī)裁剪、隨機(jī)排布的方式進(jìn)行拼接 , 極大地豐富了檢測(cè)數(shù)據(jù)集，同時(shí)也能提高小目標(biāo)檢測(cè)的精度，除此以外，Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)在訓(xùn)練時(shí)可一次性對(duì) 4 張圖片的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，降低了 mini-batch 的大小，也減少了 GPU 的使用。YOLOv5 將自適應(yīng)錨框計(jì)算嵌入代碼中，通過(guò)在初始設(shè)定的錨框上輸出預(yù)測(cè)框，然后和真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比對(duì)，計(jì)算損失函數(shù)，再不斷更新，更新錨點(diǎn)框的大小，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)計(jì)算并得出最佳錨框值。圖片尺寸處理是對(duì)輸入的各種圖片的尺寸進(jìn)行自適應(yīng)填充處理，為了提高目標(biāo)檢測(cè)的速度，采用了減少灰度邊緣的方法。

Backbone 是 YOLOv5 網(wǎng)絡(luò)的主干部分，包含 Focus 結(jié)構(gòu)、CSP 結(jié)構(gòu)和 SPP 結(jié)構(gòu)。其 中 Focus 結(jié) 構(gòu)： 主 要 進(jìn) 行 切 片 操 作， 只 存 在 于YOLOv5 算法中，以 YOLOv5s 為例，將原始三通道圖像輸入 Focus 結(jié)構(gòu)，經(jīng)過(guò)切片操作后，進(jìn)行拼接，圖片尺寸縮小到原來(lái)的 1/4、輸入通道擴(kuò)充到原來(lái)的 4 倍，經(jīng)過(guò) 32 個(gè)卷積核的卷積計(jì)算，最終得到含有 32 個(gè)通道的特征圖。YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5x 和 YOLOv5l， 使 用 的 卷積核數(shù)量依次增加，其中，YOLOv5m 使用了 48 個(gè)卷積核。卷積核個(gè)數(shù)越多 , 特征圖的寬度越寬 , 網(wǎng)絡(luò)提取特征的學(xué)習(xí)能力也越強(qiáng)。開(kāi)發(fā)者認(rèn)為，F(xiàn)ocus 模塊的設(shè)計(jì)目的是減少層數(shù)并降低計(jì)算量。

• CSP 結(jié)構(gòu)：YOLOv5 中設(shè)計(jì)了 CSP1_N 和 CSP2_N 兩種CSP 結(jié)構(gòu)，CSP1_N 應(yīng)用于 Backbone 作為主干網(wǎng)絡(luò)，CSP2_N 應(yīng)用在 Neck 中，這部分沒(méi)有殘差組件。CSP1_N 結(jié)構(gòu)將基礎(chǔ)層的特征映射劃分為兩個(gè)不同的部分，其中之一就是將 N個(gè)殘差組件進(jìn)行卷積操作，另一部分則是直接進(jìn)行卷積操作，兩次卷積操作可以使通道數(shù)減半，然后通過(guò)拼接來(lái)進(jìn)行輸出。
• SPP 結(jié)構(gòu)：在 Backbone 中，采用 SPP（空間向量金字塔池化）。多尺度融合是通過(guò)最大化池來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

Neck 采用 FPN+PAN 的結(jié)構(gòu)。FPN 結(jié)構(gòu)是自上向下傳遞強(qiáng)特征，對(duì)結(jié)構(gòu)起到增強(qiáng)的作用，然而，F(xiàn)PN 只能增強(qiáng)語(yǔ)義信息，而不能傳遞位置信息。而 PAN 結(jié)構(gòu)剛好彌補(bǔ)了 FPN結(jié)構(gòu)不能進(jìn)行定位信息傳遞的缺陷，PAN 結(jié)構(gòu)自下向上將低層的強(qiáng)定位特征傳遞上去，兩者結(jié)合操作，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)特征融合的能力。

最后，本次 Yolov5 采用 GIOU_Loss 作 Bounding box 的損失函數(shù)GIOU_Loss 能夠區(qū)分重疊的預(yù)測(cè)框和目標(biāo)框在 IOU 相同時(shí)兩者相交情況的不同。另外，針對(duì)預(yù)測(cè)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)多個(gè)預(yù)測(cè)框的情況，需要通過(guò)非極大值抑制即 NMS 來(lái)處理，Yolov5 使用加權(quán) NMS 來(lái)篩選最佳的預(yù)測(cè)框。

② 程序流程圖

這里借用網(wǎng)上的一張流程圖，具體實(shí)現(xiàn)流程如下：

二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要使用PyQt5進(jìn)行前端UI界面的搭建，同時(shí)使用PyTorch框架進(jìn)行YOLOv5算法的訓(xùn)練以及部署。

具體設(shè)計(jì)采用基于YOLOv5的算法進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)，并結(jié)合PyQt5進(jìn)行UI界面的制作。系統(tǒng)通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)采集森林圖像，利用訓(xùn)練好的YOLOv5模型對(duì)圖像進(jìn)行火災(zāi)檢測(cè)。檢測(cè)到火災(zāi)后，系統(tǒng)將及時(shí)發(fā)出警報(bào)，并在UI界面上顯示火災(zāi)發(fā)生的位置和相關(guān)信息。為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性，我采用了高性能的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備，并優(yōu)化了模型的檢測(cè)精度和性能。UI界面設(shè)計(jì)考慮了用戶的易用性和交互體驗(yàn)，采用直觀的布局和功能設(shè)置，使用戶能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的操作完成火災(zāi)監(jiān)測(cè)任務(wù)。未來(lái)，我將繼續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化系統(tǒng)，提高火災(zāi)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，并探索更多的應(yīng)用場(chǎng)景和功能擴(kuò)展。

數(shù)據(jù)集獲取

數(shù)據(jù)集是在網(wǎng)上進(jìn)行的獲取，總共隨機(jī)選出訓(xùn)練集 1442 張,測(cè)試集共617 張,驗(yàn)證集共 617 張。

三、模型評(píng)估與優(yōu)化

Yolov5的m模型訓(xùn)練結(jié)果：

Yolov5的s模型訓(xùn)練結(jié)果：

Yolov5的l模型訓(xùn)練結(jié)果：

模型優(yōu)化
在基于YOLOv5的火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)項(xiàng)目中，為了提高模型的性能，我對(duì)超參數(shù)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)進(jìn)行了深入的優(yōu)化。以下是對(duì)這兩方面優(yōu)化的詳細(xì)總結(jié)。

首先是超參數(shù)優(yōu)化部分，對(duì)于超參數(shù)優(yōu)化，主要工作如下：
1.學(xué)習(xí)率調(diào)整：為了確保模型在訓(xùn)練過(guò)程中既能快速收斂，又不至于在最優(yōu)解附近震蕩，我使用了學(xué)習(xí)率衰減策略，例如StepLR和CosineAnnealingLR。通過(guò)不斷調(diào)整衰減的步長(zhǎng)和因子，找到了一個(gè)較為合適的學(xué)習(xí)率調(diào)整策略。
2.批次大小選擇：批次大小的選擇影響了模型的訓(xùn)練速度和梯度更新的穩(wěn)定性。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，我發(fā)現(xiàn)較小的批次大?。ㄈ?或16）配合適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率可以獲得更好的收斂效果。
3.權(quán)重衰減：為了防止模型過(guò)擬合，我引入了權(quán)重衰減正則化。通過(guò)調(diào)整衰減系數(shù)，可以在一定程度上減少模型復(fù)雜度，提高泛化能力。
4.優(yōu)化器選擇：我對(duì)比了Adam和SGD兩種優(yōu)化器，發(fā)現(xiàn)在火災(zāi)監(jiān)測(cè)任務(wù)中，SGD配合適當(dāng)?shù)膭?dòng)量和學(xué)習(xí)率調(diào)整策略可以獲得更好的性能。
5.激活函數(shù)調(diào)整：考慮到ReLU可能在某些情況下導(dǎo)致神經(jīng)元“死亡”，我嘗試了其變種，如LeakyReLU和Mish，最終發(fā)現(xiàn)Mish在YOLOv5中的表現(xiàn)略勝一籌。

其次是數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面的優(yōu)化：

1.基礎(chǔ)增強(qiáng)：使用了隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪和顏色抖動(dòng)等基礎(chǔ)增強(qiáng)方法，這可以增加模型對(duì)目標(biāo)位置和顏色的魯棒性。
2.Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)：使用YOLO系列的Mosaic方法，將四張訓(xùn)練圖片混合成一張，增強(qiáng)了模型對(duì)復(fù)雜背景和多個(gè)目標(biāo)的處理能力。
3.自適應(yīng)縮放：為了使模型更好地適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)，我對(duì)訓(xùn)練圖片進(jìn)行了隨機(jī)縮放，確保模型能在不同分辨率下工作。
4.旋轉(zhuǎn)與扭曲：考慮到火災(zāi)場(chǎng)景中目標(biāo)可能出現(xiàn)的各種角度，我引入了隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和透視變換，這有助于模型更好地捕捉目標(biāo)的形狀變化。
5.背景替換：為了減少模型對(duì)固定背景的依賴，我使用了背景替換技術(shù)，隨機(jī)替換訓(xùn)練圖片中的背景區(qū)域，從而提高模型對(duì)背景的泛化能力。
HSV顏色空間變換：在HSV顏色空間進(jìn)行隨機(jī)色調(diào)、飽和度和亮度變換，幫助模型更好地適應(yīng)不同光照和顏色條件下的目標(biāo)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-814724.html

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