基于CNN的化工园区火灾火焰图像识别研究

摘要： 为及时发现化工园区火灾事故，降低事故损失，利用卷积神经网络(CNN)建立化工园区火灾实时检测系统。基于CNN-YOLOv5算法训练化工园区火灾数据集和普通火灾数据集，分析对比2个数据集的损失值、召回率、精度和类别平均精度。其中，化工园区火灾数据集的损失值和召回率略低，但精度和类别平均精度高于普通火灾数据集，证明通过CNN检测化工园区火灾的可行性。结果表明：基于火灾检测结果，借助... （共8页）