本发明涉及火灾检测，具体地说，涉及一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法。
背景技术：
1、飞机发生的火灾有征兆不明显、施救难度大、乘客疏散困难、造成死亡人数较多等特点。在飞机货舱、地铁、室内建筑、船舰等受限空间，一旦发生火情，由于空间密闭、人员聚集等因素导致受限空间内温度急剧升高、烟气浓度快速增长、造成人员踩踏以及人员中毒等现象。火灾探测是消防安全中的一项重要环节，为了有效探测火灾并及时有效预警，很多科研工作者开展了大量研究常见的火警探测技术主要是基于感温、感烟、气体等探测技术。
2、目前，现有技术中一般基于fasterrcnn网络进行火灾检测，fasterr-cnn是一种用于对象检测的深度神经网络架构，它将目标检测任务分为两个阶段：候选区域生成和目标分类与定位。它使用卷积神经网络(cnn)作为特征提取器，通过一组卷积、relu和池化层从输入图像中提取特征。然后，利用区域提议网络(rpn)根据这些特征生成一系列候选目标区域。对于每个候选区域，fasterr-cnn使用roipooling将其转换为固定大小的特征图，并通过卷积层进行目标分类和位置回归，进而识别出火焰的特征信息以及待检测目标在图片中的区域。
3、但是，fasterrcnn的缺点主要体现在以下几个方面：
4、1)速度：fasterrcnn的算法流程相对复杂，因此处理速度较慢。特别是在处理高分辨率图像或实时检测任务时；
5、2)易用性：fasterrcnn的实际应用可能较为困难，需要一定的研究门槛和更复杂的设置；
6、3)对小物体的检测能力：而fasterrcnn在某些情况下对小物体的检测能力不佳；
7、4)场景适应性：faster rcnn虽然具有较高的准确性，但在某些特定场景下灵活和适应性不佳；
8、5)小尺寸火焰检测效果不佳：faster rcnn采用iou(intersection overunion)来度量anchor与真实火焰图像的相似度，进而通过梯度下降和反向传播对训练中的模型进行参数寻优，以获得更优的模型性能。但iou对不同尺度的物体敏感性存在差异。对于小物体，即使是微小的位置偏差也可能导致iou值的显著下降，这可能导致不准确的标签分配和网络难以收敛，无法有效识别火灾发生初期的微小火焰；
9、6)缺少可视化数据分析界面。
10、因此，需要一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的内容是提供一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其通过引入(nwd)normalizedwasserstein distance，解决了iou在小尺度火焰图像检测任务中的不足。
2、根据本发明的一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其包括以下步骤：
3、一、定义高斯分布；
4、二、计算概率密度函数；
5、三、计算wasserstein距离；
6、四、归一化处理；
7、五、开发设计可视化用户管理界面，实现探测结果的可视化。
8、作为优选，步骤一中，具体为：
9、将边界框建模为二维高斯分布，给定一个边界框r＝[x,y,w,h]，其中(x,y)是中心坐标，w和h分别是宽度和高度，创建二维高斯分布；对于一个以r为边框的矩形，其内接椭圆的数学模型如下：
10、
11、其中(μx,μy)是椭圆的中心坐标，σx,σy是沿x和y轴的半轴长度。
12、作为优选，步骤二中，具体为：
13、计算每个高斯分布的概率密度函数得到每个像素位置对应的概率值，二维高斯分布的概率密度函数的数学模型如下所示：
14、
15、其中μ、∑表示高斯分布的坐标(x,y)和协方差矩阵。
16、作为优选，步骤三中，具体为：
17、对于两个二维高斯分布μ1＝n(m1,σ1)和μ2＝n(m2,σ2)，μ1和μ2之间的二阶wasserstein距离定义为：
18、
19、其中，m1和m2以及σ1和σ2是描述两个二维高斯分布的均值向量和协方差矩阵；
20、对于从边界框a＝(cxa,cya,wa,ha)和b＝(cxb,cyb,wb,hb)建模的高斯分布na和nb，进一步简化为：
21、
22、作为优选，步骤四中，具体为：
23、是距离度量，使用它的指数形式归一化并获得称为归一化wasserstein距离nwd的新度量：
24、
25、其中，常数c用于对wasserstein距离进行归一化处理。
26、作为优选，步骤五中，具体为：
27、基于pyqt5设计用户界面，实现探测结果的可视化，包括图形化界面设计、信号与槽函数响应机制、功能函数实现、模型调用。
28、本发明提出了一种基于改进yolo v5的火焰图像检测算法，通过引入(nwd)normalizedwasserstein distance，解决了iou在小尺度火焰图像检测任务中的不足，通过pyqt5开发了一个用户管理界面，可以对火灾探测的结果进行可视化分析，从而实现了飞机货舱的早期火灾监测预警。
1.一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其特征在于：步骤一中，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其特征在于：步骤二中，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其特征在于：步骤三中，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其特征在于：步骤四中，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于改进yolov5的飞机货舱火灾检测方法，其特征在于：步骤五中，具体为：
