Для решения проблем пропусков и ложных срабатываний в существующих алгоритмах обнаружения дыма предложен новый легковесный алгоритм на основе эффективной глобальной контекстной сети (EGC-Net). Алгоритм базируется на легковесной сети обнаружения объектов YOLOX, при этом улучшенная EGC-Net интегрируется между основной сетью извлечения признаков YOLOX и сетью признаков типа «пирамиды». EGC-Net состоит из трех этапов: моделирование контекста, преобразование признаков и их объединение. Она предназначена для получения глобальной контекстной информации изображения, моделирования дальних зависимостей между объектом дыма и фоном, а также использует внимательный механизм каналов для обучения более дискриминационных визуальных признаков для обнаружения дыма. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм EGC-YOLOX достигает полноты обнаружения на уровне изображения 95,56% и уровня ложных срабатываний 4,75%, превосходя другие типичные легковесные алгоритмы и обеспечивая скорость, удовлетворяющую требованиям обнаружения в реальном времени. Алгоритм может применяться в области безопасности и пожаротушения для мониторинга и управления предупреждением о пожарах в реальном времени.

обнаружение дыма;EGC-Net;YOLOX;глобальный контекст;механизм внимания