【技术实现步骤摘要】
一种基于轻量化YOLOv5的锅炉火焰检测算法
[0001]本专利技术专利涉及计算机视觉
，具体为一种基于轻量化
YOLOv5
的锅炉火焰检测算法
。
技术介绍
[0002]锅炉在工业中有广泛的运用，主要用于产生蒸汽和热水，以满足工业生产和供暖等需求
。
锅炉在能源生产中被广泛应用，例如在发电厂中使用燃煤
、
燃气或生物质等作为燃料，产生高温高压的蒸汽，驱动涡轮机发电
。
总的来说，锅炉在工业中的应用涵盖了许多不同的领域，它们提供了必要的热能和蒸汽，支持工业生产的各种过程
。
不同类型的锅炉根据工业需求和能源供应的不同，有不同的设计和应用
。
[0003]锅炉内火焰检测在工业和能源领域中具有重要性，它主要用于监测和控制锅炉燃烧过程中的火焰状态
。
锅炉内的火焰状态直接关系到锅炉的燃烧安全
。
一个正常的
、
稳定的火焰可以保证燃烧过程的控制和稳定，避免火灾
、
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于轻量化
YOLOv5
的锅炉火焰检测算法，其特征在于，包括如下步骤：
1)Anchor
设定：在训练阶段，首先使用聚类算法对训练数据中的火焰目标进行聚类，得到一组锚框
anchors
，用于定义模型在不同尺度下对目标的预测；
2)
网络架构：
YOLOv5
轻量级的卷积神经网络，包含多个卷积层
、
池化层和激活函数，网络的输出是一个多尺度的特征图，每个网格单元对应一组预测框和目标类别；
3)
预测框生成：对于每个网格单元，模型会预测多个边界框，边界框定义了不同尺度下可能出现的目标位置，每个边界框包括位置信息以及对应目标类别的概率；
4)
预测类别：对于每个边界框，模型会预测每个类别的置信度分数，表示该边界框内存在某个目标的概率；
5)NMS
过滤：为了排除重复的检测框，采用非极大值抑制
NMS
算法，筛选出最有可能的目标检测结果；
6)
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。