基于深度學習的煙火檢測技術研究

唐曉晴　郭耀文

摘要：煙火檢測是計算機視覺和圖像處理領域的研究熱點和難點，在無人基站監控、森林防火監控等方面具有廣泛的應用。該文闡述了基于深度學習的煙火檢測技術，全面分析了煙火檢測技術以及深度學習理論的發展現狀，研究了煙火檢測技術的處理流程，并基于現有的YOLO v4模型進行了軟件系統的實現。實驗結果表明，深度學習技術在識別實時視頻以及剪輯視頻中對應的煙火時，均取得了較好的效果。最后，探討了煙火檢測技術在未來的進一步研究方向。

關鍵詞：煙火檢測;深度學習;YOLO;軟件系統;圖像處理

中圖分類號：TP301? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）08-0085-03

1 引言

近年來，目標檢測已成為圖像處理方向研究的熱點，煙火檢測就是目標檢測的一種，其核心內容是判斷視頻或者圖像中是否含有煙火，并標記出煙火所在的位置。傳統的煙火檢測主要通過溫度以及顏色等外觀特征進行特征的學習，并使用對應的分類器判斷特定區域內是否存在煙火[1-2]。但是該方法具有很大的局限性，研究者根據煙火的顏色特征，往往會將晚霞等目標誤判為煙火。因此，僅通過外觀特征不能夠全面地描述物體的所有屬性，很難滿足實際的需求。

長期以來，研究者對煙火檢測的研究主要基于外觀屬性特征的提取，因此在識別率方面一直未能取得很好的進展。直到深度學習理論的提出[3]，研究者開始使用卷積神經網絡進行特征的學習，并多次成為ImageNet大規模視覺識別競賽（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge， ILSVRC）[4]的優勝算法。研究人員發現基于深度學習學到的特征，能很好地表現出物體的外在和內在的關聯特征，具有更好的表達性。隨著深度學習的不斷發展，越來越多的研究者將其運用于圖像的目標檢測中[5-7]。本文基于深度學習理論實現的煙火檢測技術，在文章結構上主要包含深度學習的相關技術，煙火檢測的處理流程，YOLO v4模型的訓練，最后通過對煙火的分析驗證系統的準確度和實時性。

2基于深度神經網絡的檢測技術

深度學習的核心是深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，目前已經在視頻分析，特別是目標檢測領域得到廣泛研究。本文描述的煙火檢測就是目標檢測中的一種，對應的檢測目標就是煙火，而不是其他的建筑物、晚霞等物體。

2015 年，研究者提出了YOLO（You Only Look Once）模型[8]，并將其運用于目標檢測。該模型的核心思想是通過無錨框（Anchor-Free）進行目標檢測。隨后，人們在YOLO模型的基礎上產生了不同的版本，當前已經演進到YOLO v5[9-11]。YOLO v1與YOLO 進行相比，較好地解決了YOLO模型只能進行單目標，單分類的檢測問題。隨之而來的YOLO v2，在面對YOLO v1預測框不準確這一個問題，提出了一種并非直接預測bbox坐標的方法，而是改為預測基于grid的偏移量和基于anchor的偏移量。后來，研究者發現，YOLO v2也不是那么的完美，它在解決小目標的檢測時，出現的錯誤率較高。因此，人們在YOLO v2的基礎上又提出了YOLO v3，其基本核心思想是增加了多尺度預測， 并把YOLO v2的主干網絡（Backbone）從19層的Darknet變為了53層的Darknet。隨后的YOLO v4和YOLO v5都在原有YOLO架構的基礎上，引入了卷積神經網絡（CNN）領域中的優化策略，雖沒有理論上的創新，但是在目標檢測的識別率方面有了較大的提高。

3煙火檢測系統

3.1檢測流程

煙火檢測最終的目的是將圖像中的煙火標注出來，本文設計的煙火檢測系統如圖1所示。

（1）輸入目標。本文主要的輸入目標是視頻源，需要對輸入源進行解碼操作。

（2）預處理。預處理階段是指各種視頻的前期操作，如去除塊效應、校準以及增強圖像等。

（3）幀過濾。該部分主要是過濾背景幀，提高后期目標檢測的效率。

（4）特定目標檢測。借助神經網絡模型從視頻流中檢測火焰。

（5）煙火識別。將檢測出的目標區域進行邊界框標注，并給出相應的提示信息。

3.2 檢測軟件

煙火檢測系統是一款基于C/S框架的軟件系統，客戶端主要完成視頻的采集，服務端通過YOLO v4 模型的部署來完成視頻的分析，檢測出視頻流中對應的煙火。

Python編程語言。Python與其他的Java，C++等語言相比，兼容神經網絡以及機器學習等開源庫，具有更好的兼容性。

軟件前臺GUI界面使用Qt開發庫進行開發。主要用來開發圖像用戶界面（GUI）程序，也可以開發不帶界面的命令行（CUI）程序?？芍С?Windows、Linux等多種操作系統。該系統主要使用Qt中的QtGui模塊，為程序提供GUI程序的基礎功能，包括交互界面的創建以及交互事件的處理。

3.3 YOLO v4模型訓練

YOLO v4模型的訓練主要包含數據的標注、參數的調節、模型的訓練、圖像分類結果驗證。具體步驟如下：

步驟1：標注數據集。在本文中，標注數據使用的標注工具是Labelimg。

步驟2：配置YOLO模型的參數。對于參數的選擇，主要需要修改的模型參數包括batch、subdivisions、max_batches、steps4個主要的參數信息。

步驟3：模型訓練。該步驟首先下載一個預訓練模型，然后通過不斷改變步驟2中的對應參數，得到一個訓練完成的模型。

步驟4：分類驗證。使用訓練得到的模型，用新的測試數據驗證得到的結果。

在學習結束后生成的模型loss在0.1503左右提前終止了訓練，訓練3萬次左右，耗時38.36小時。詳細的訓練結果圖如圖2所示。

4系統驗證

YOLO v4作為一個新興的目標檢測算法，有著很多其他系統沒有的優點，它的最大的特點是實現快速檢測的同時，還能具備高識別率。本系統除了可以識別上傳普通視頻中的煙火，還能有效識別實時視頻中的煙火。

4.1實時視頻驗證

使用實時視頻檢測，需要當前系統檢測攝像頭打開，才可以開啟檢測，否則系統將會提示請檢查設備，算法開始后如果檢測到有煙火圖像，系統將會顯示dangerous并且會將檢測到的煙火圖像對應的時間記錄下來，如圖3所示。

4.2剪輯視頻驗證

如需檢測視頻，則將之前錄制好的視頻通過上傳到系統中，等待上傳成功后，點擊檢測按鈕，即可驗證視頻中是否含有煙火等目標。若視頻中包含對應的煙火目標，會展示一個對應的目標邊界框。同時會在右下方的列表中顯示視頻出現的時間。詳細結果信息如圖4所示。

4.3識別成功率及分析

在系統驗證過程中，除了上述比較簡單且清晰度較高的視頻外，本文還驗證了一些復雜場景下的煙火視頻，詳細結果如表1所示。

從實驗結果可以發現，在處理簡單的煙火視頻時，本系統的識別率能高達95%以上。判定為火焰。對于晚霞，太陽等顏色外觀比較相似的煙火視頻，也能較好地進行識別。但是在較為復雜的火災現場視頻中，存在少量誤判，當天空被火焰映射時，部分天空也會被判定為煙火。

5結論

對于煙火的檢測是近年來計算機視覺領域的一大熱點問題，同時也是森林防火領域急需解決的技術問題。本文在現有的YOLOv4模型基礎上，實現了基于深度學習的煙火檢測系統。實驗結果表明，卷積神經網絡在進行煙火識別時，能夠滿足其在準確率和實時性方面的要求。

深度學習給煙火檢測帶來契機的同時，也帶來了相應的問題。首先，與傳統的機器學習方法相比，神經網絡模型的訓練需要使用的硬件設備要求更高。其次，深度學習訓練需要大量數據集，在獲取已標注的數據集和進行數據集的標注上，給研究者的研究帶來了困難。再者，煙火檢測采用的是目前通用的目標檢測模型，在一些復雜場景的識別中，存在一定量的錯誤率，建立針對煙火的特定檢測模型也是后續一個重要研究方向。

參考文獻：

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【通聯編輯：唐一東】