基于YOLOV9改进的森林火灾检测方法及电子设备

本发明涉及火灾检测技术领域，具体涉及一种基于YOLO V9改进的森林火灾检测方法及电子设备，包括以下步骤收集并标注森林火灾图像数据集，通过旋转、缩放和裁剪技术扩充数据集，进行预处理和增强以得到训练数据集。调整YOLO V9网络结构，应用卷积层、池化层调整和注意力机制，构建森林火灾检测模型。设计加权损失函数以平衡定位和分类准确性，训练模型并使用交叉验证和性能指标进行评估。根据评估结果微调模型以优化火灾检测性能。本发明利用HSV转换和Harris检测处理火焰，用暗通道先验理论去雾处理烟雾。采用GhostNetV2替代YOLO V9的Backbone，提高算法在移动设备上的应用性和森林火灾识别的准确性与速度。