Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, Volume. 37, Issue 7, 900(2022)
Fire smoke detection combined with detailed features and hybrid attention mechanism
Fig. 7. Examples of detection results.（a）Indoor smoke；（b）Indoor smoke under light interference；（c）Outdoor small target smoke；（d）Outdoor smoke in complex background；（e）Forest fire smoke；（f）Night fire smoke.
Fig. 9. PR curves.（a）PR curve of YOLOv4；（b）PR curve of proposed algorithm.
Table 1. Parameters setting of DFF modules
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DFF模块1 DFF模块2 自底向上支路 输入（104，104，128）
最大池化层，s=2（52，52，128）
卷积层，c=128（52，52，128）
输入（208，208，64）
最大池化层，s=2（104，104，64）
卷积层，c=128（104，104，128）
最大池化层，s=2（52，52，128）
卷积层，c=128（52，52，128）
自顶向下支路 输入（26，26，512）
双线性插值，r=2（52，52，512）
卷积层，c=256（52，52，256）
卷积层，c=128（52，52，128）
输入（13，13，1 024）
双线性插值，r=2（26，26，1 024）
卷积层，c=512（26，26，512）
双线性插值，r=2（52，52，512）
卷积层，c=256（52，52，256）
卷积层，c=128（52，52，128）
拼接 通道维度拼接（52，52，256） 通道维度拼接（52，52，256）
Table 2. Experimental results of ablation study
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精确率/% 召回率/% 平均精确率/% 检测速率/（frame·s-1） YOLOv4 96.16 81.59 91.91 51.9 YOLOv4+DFF 94.52 88.79 92.87 51.2 YOLOv4+CBAM 97.32 85.31 93.47 52.7 本文算法 97.37 91.45 96.22 50.8
Table 3. Performance comparison with other algorithms
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精确率/% 召回率/% 平均精确率/% 检测速率/（frame·s-1） Faster-RCNN 73.82 81.72 82.55 20.3 SSD 65.31 71.46 69.89 72.8 RetinaNet 91.49 79.56 89.93 52.7 YOLOv3 89.89 79.34 86.77 67.3 EfficientNet［ 28 ］82.91 83.71 87.66 49.5 文献［ 29 ］74.82 82.21 80.31 70.5 YOLOv4 96.16 81.59 91.91 51.9 SE-YOLOv4［ 30 ］93.32 86.47 93.64 48.5 本文算法 97.37 91.45 96.22 50.8
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Rui-qing WANG, Hui-qin WANG, Ke WANG. Fire smoke detection combined with detailed features and hybrid attention mechanism[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2022, 37(7): 900
Category:
Received: Dec. 14, 2021
Accepted: --
Published Online: Jul. 7, 2022
The Author Email: Hui-qin WANG (hqwang@xauat.edu.cn)
