基于嵌入式AI的森林火灾图像检测系统设计

摘要：

为解决当前森林火灾检测存在的不便和成本高等问题,文章利用堪智K210 嵌入式AI微控制器,设计了一种森林火灾烟雾识别系统.该系统利用已有的森林火灾烟雾和火焰图像数据集,采用YOLOv2-Tiny卷积神经网络,经过MaixHub在线Tensorflow深度学习开源框架得到训练模型文件,并将其部署到K210 微控制器上.该系统通过OV2640 摄像头拍摄图像,一旦图像包含烟雾及火焰形态,可在显示屏上进行识别.测试结果表明,该系统识别的FPS约为13～15 帧,识别检测烟雾和火焰准确率分别可达91%和90%.

关键词：K210、YOLOv2-Tiny、火灾检测

所属期刊栏目：20

分类号：TP212;TP315(自动化技术及设备)

资助基金： 年度广西教育厅高校中青年教师科研基础能力提升项目2023KY1263

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：62-66