基于yolov2深度学习网络的火焰烟雾检测系统matlab仿真

算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.算法理论概述

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其核心特点是将目标检测视为一个回归问题，一次性预测出图像中所有目标的位置和类别。YOLOv2是YOLO算法的改进版本，由Joseph Redmon等人在2016年提出，它通过一系列创新提升了目标检测的速度和准确性。

网络结构

YOLOv2采用了Darknet-19作为特征提取器，然后添加了Bounding Box预测层以及分类预测层。相比于YOLOv2之前的版本，主要改进包括使用批量归一化（Batch Normalization）、引入Anchor Boxes（预设框）等技术。

网格划分与预测

图像被划分为 S×SS \times SS×S 个网格（如7×77 \times 77×7），每个网格负责预测多个边界框（BBoxes）。对于每个网格单元，模型输出包含以下内容：

损失函数

YOLOv2的损失函数是一个多任务损失函数，包含了定位误差、置信度误差以及分类误差。损失函数可以写成如下形式：

在火焰烟雾检测场景下，YOLOv2需要经过训练以识别特定的火焰或烟雾对象。首先，收集大量带有火焰或烟雾标注的图像数据集，然后用这些数据训练YOLOv2模型，使其能够从输入图像中准确地检测并定位火焰和烟雾区域。

4.部分核心程序

load yolov2.mat% 加载训练好的目标检测器
img_size= [224,224];
imgPath = 'test/';        % 图像库路径
imgDir  = dir([imgPath '*.jpg']); % 遍历所有jpg格式文件
cnt     = 0;
for i = 1:8          % 遍历结构体就可以一一处理图片了
    i
    if mod(i,4)==1
       figure
    end
    cnt     = cnt+1;
    subplot(2,2,cnt); 
    img = imread([imgPath imgDir(i).name]); %读取每张图片 
    I               = imresize(img,img_size(1:2));
    [bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.15);
    if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标
        idx = [];
        idx = kmeans(bboxes(:,1:2),2);
        i1  = find(idx==1);
        i2  = find(idx==2);
        [scoresa,IIa] = max(scores(i1)); 
        [scoresb,IIb] = max(scores(i2));  
  
        bboxes2 = [bboxes(i1(IIa),:);bboxes(i2(IIb),:)];
        scores2 = [scoresa;scoresb];
        I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes2,scores2,LineWidth=2);% 在图像上绘制检测结果
    end
  
    subplot(2,2,cnt); 
    imshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像
  
    pause(0.01);% 等待一小段时间，使图像显示更流畅
    if cnt==4
       cnt=0;
    end
end