1.文章信息本次介绍的文章是广东石油化工学院发表的一篇火焰烟雾检测的文章，题目为《Flame smoke detection algorithm based on YOLOv5 in petrochemical plant》 。
2.摘要石油化工装置火灾烟雾检测，可以预防火灾，保证生产安全和生命安全 。文章旨在解决复杂工厂背景下火焰烟雾检测中的漏检和误检问题 。
文章提出了一种基于YOLOv5的火焰烟雾检测算法 。目标回归损失函数(CIoU)用于改善目标检测中的漏检和误检，提高模型的检测性能 。改进后的激活函数避免了梯度消失，保持了算法较高的实时性 。数据增强技术用于增强网络提取特征的能力，提高小目标检测模型的准确性 。根据火焰烟雾的实际情况，改进了YOLOv5模型的损失函数和激活函数 。基于改进的YOLOv5模型，建立了一种具有泛化性能的火焰烟雾检测算法 。将改进后的模型与SSD和YOLOv4-tiny进行了比较 。改进后的YOLOv5模型精度可达99.5%，对火焰烟雾的检测效果更加准确 。改进后的网络模型在运行时间和精度上均优于现有方法 。
针对火焰烟雾检测的实际特殊性，建立了一种改进的基于YOLOv5的火焰烟雾检测网络模型 。通过改进损失函数来达到优化模型的目的，并结合非线性能力较强的激活函数来避免网络的过拟合 。该方法有助于改善火焰烟雾检测中的漏检和误检问题，可进一步推广到行人目标检测和车辆行驶识别中 。
3.介绍工厂的安全生产一直是一个不容忽视的问题 。以石化工厂为例，由于生产车间密集，存在大量易燃易爆危险品，一旦发生火灾，极易诱发灾难性后果，造成环境污染，严重威胁生产安全和人员生命财产安全 。因此，及时发现和预警控制早期火灾是安全生产的现实需求 。厂区内火焰烟雾检测报警技术已受到国际、国内的重视 。
火灾早期探测主要通过烟雾传感器和温度传感器来实现 。例如，烟雾传感器通过检测烟雾浓度来完成防火 。这种方法在室内或一些小场所有很好的表现 。但在复杂环境中，由于气流环境、热障效应等因素的影响，再加上传感器检测距离较近、稳定性较低，依靠传感器检测温度、浓度等指标，很难准确获取现场实时信号数据信息 。
虽然现有的目标检测研究已经取得了重大突破，但在实际的目标检测中，需要对整个图像进行卷积，需要更大的视场来满足算法的简洁快速 。YOLO是一种目标检测器，它使用深度卷积神经网络学习的特征来检测目标 。近年来，大量研究将其用于不同类型图像的智能检测，然而，模型结构复杂，火焰检测精度不够 。
针对YOLOv5算法模型体积小、检测速度快的优异性能，以及处理厂区火焰烟雾检测问题的复杂性，文章在专门改进的YOLOv5的基础上建立了一种植物火焰烟雾检测算法，用于解决火焰烟雾漏检和误检问题 。该算法将原有的GIoU _ Loss替换为CIoU _ Loss作为边界盒的损失函数，并利用SiLU激活函数来避免网络的过拟合 。最后，通过与SSD、YOLOv4-tiny和YOLOv7算法的比较，验证了所提算法的有效性和可达性 。
4.模型A. YOLOv5网络模型及算法改进损失函数的改进
损失函数是评估回归和分类问题的重要指标 。在深度学习网络中，反向传播时间对误差估计至关重要 。因此，本节通过引入更好的理论CIoU _ Loss 损失函数，改进了GIoU _ Loss。
在目标检测中，需要对检测盒与真实盒的检测效果进行比较 。通用网络中使用的GIoU _ Loss解决了在IoU的基础上，由于不同目标盒重叠而导致的比值无法优化的问题 。GIoU的计算过程如下式第一个算式所示 。
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