智慧工地火焰烟火识别检测系统通过yolo网络模型深度学习技术,智慧工地火焰烟火识别检测系统对现场浓烟和烟火情况,智慧工地火焰烟火识别检测系统立即抓拍告警并进行存档。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题,利用整张图作为网络的输入,仅仅经过一个神经网络,得到bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。在介绍Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了。
YOLO的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
YOLO检测速度非常快。标准版本的YOLO可以每秒处理 45 张图像;YOLO的极速版本每秒可以处理150帧图像。这就意味着 YOLO 可以以小于 25 毫秒延迟,实时地处理视频。对于欠实时系统,在准确率保证的情况下,YOLO速度快于其他方法。YOLO 实时检测的平均精度是其他实时监测系统的两倍。迁移能力强,能运用到其他的新的领域(比如艺术品目标检测)。
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