1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
YOLOv2 是一个实时目标检测系统，由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 2016 年提出。它通过单个神经网络对输入图像进行一次前向传播就能预测出图像中的多个目标及其位置。在火焰烟雾检测任务中，YOLOv2 能够快速准确地定位到火源或烟雾区域。
YOLOv2 网络架构及关键改进点
损失函数
YOLOv2 的损失函数结合了分类误差和回归误差：
训练过程
利用大量标注数据集训练YOLOv2模型，通过反向传播优化损失函数，更新网络参数，使其能够更准确地预测火焰和烟雾的位置和类别。
总结来说，基于YOLOv2的火焰烟雾检测系统运用深度学习技术，通过端到端的学习方式实现对火灾初期迹象的实时定位和识别。
3.MATLAB核心程序 `% 加载预训练的 ResNet-50 模型
load mat\Resnet50.mat
% 用于目标检测的特征层
featureLayer = 'activation_40_relu';
% 构建 YOLOv2 网络
lgraph = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer);
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', 8, ....
'InitialLearnRate',1e-4, ...
'MaxEpochs',200,...
'CheckpointPath', Folder, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 设置训练选项
% 训练 YOLOv2 目标检测器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);
save model1.mat detector
%%
Folder = fullfile(pwd, 'images');% 设置检查点文件夹路径
data = load(fullfile(pwd, 'GTruth2.mat'));% 加载存储有标注信息的 GroundTruth.mat 文件
FACES = data.gTruth;
FACES.imageFilename = fullfile(FACES.imageFilename);% 将图像文件路径与当前工作路径拼接
sidx = randperm(size(FACES,1));% 打乱数据集索引
idx = floor(0.75 * length(sidx));% 将75%的数据用作训练集
train_data = FACES(sidx(1:idx),:);% 选取训练集
test_data = FACES(sidx(idx+1:end),:);% 选取测试集
% 图像大小
image_size = [224 224 3];
num_classes = size(FACES,2)-1;% 目标类别数量
anchor_boxes = [% 预定义的锚框大小
43 59
18 22
23 29
84 109
];
% 加载预训练的 ResNet-50 模型
load mat\Resnet50.mat
% 用于目标检测的特征层
featureLayer = 'activation_40_relu';
% 构建 YOLOv2 网络
lgraph = yolov2Layers(image_size,num_classes,anchor_boxes,Initial_nn,featureLayer);
options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', 8, ....
'InitialLearnRate',1e-4, ...
'MaxEpochs',200,...
'CheckpointPath', Folder, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'ExecutionEnvironment', 'gpu');% 设置训练选项
% 训练 YOLOv2 目标检测器
[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(train_data,lgraph,options);
save model2.mat detector`
