一种基于改进YOLOv5的红外气体检测方法、装置和系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于改进YOLOv5的红外气体检测方法、装置和系统。本发明专利技术提出的基于改进YOLOv5的红外气体检测方法包括：获取红外数据，通过可形变卷积进行特征提取，分别输出浅层特征图、中层特征图和深层特征图；将浅层特征图、中层特征图和深层特征图，通过SE注意力机制，进行特征聚合及融合处理，分别输出最终浅层特征图、最终中层特征图和最终深层特征图；对最终浅层特征图、最终中层特征图和最终深层特征图进行预测分类。本发明专利技术所述的一种基于改进YOLOv5的红外气体检测方法解决了气体在连续帧运动中的不规则形状，导致漏检的情况，以及红外视频中气体的信号量低，且噪声较多，干扰装置特征提取和检测的情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测领域，特别是涉及一种基于改进yolov5的红外气体检测方法、装置和系统。

技术介绍

1、随着工业化和城市化进程的快速推进，人们面临着因氨气、氯气、六氟化硫等常见有毒害气体排放或泄漏而带来的巨大生命和财产风险。因此，高效准确地检测和识别有害气体对于保护人们的生命安全和财产安全至关重要，并具有重要的研究价值。然而，传统的检测方法在实时性、检测效率、检测范围和准确率等方面存在一些问题。为了解决这些问题，近年来，红外成像技术得到了广泛应用于电力和化工行业，以可视化的方式进行气体泄漏检测。尽管如此，红外成像技术仍然面临一些挑战，例如需要耗费大量时间和精力，无法实现远程实时检测等问题。

2、近些年来随着计算机视觉的火热发展，基于深度学习的目标检测技术逐渐替代传统的传感器检测。目标检测是计算机视觉领域核心应用之一，是基于图像处理、卷积神经网络等技术基础上通过输入图片或者视频来判断是否有目标出现，框出目标所在位置并进行分类。传统目标检测方法一般需要通过人为设计规则来提取目标特征，不仅需要经过大量的对比实验，而且特征选择具有一定的主观性，导本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进YOLOv5的红外气体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括子步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括子步骤：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S214包括子步骤：

5.根据权利要求3或4任一所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：

7.一种基于改进YOLOv5的红外气体检测装置，其特征在于，包括Backbone单元、...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进yolov5的红外气体检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1包括子步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s2包括子步骤：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s214包括子步骤：

5.根据权利要求3或4任一所述的方法，其特征在于，所述步骤s2还包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴立军，吴晗，李洲，闫满，董正，刘一鸣，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：