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作者：王源博;申睿;陈海涛;
单位：中国人民警察大学研究生院;武警警官学院分队指挥系;
摘要：在原始YOLOv5s网络结构的基础上，结合森林火灾应用场景需求，针对原始YOLOv5s算法在检测准确度以及模型运算量方面的不足，对C3模块、SPPS模块、主干特征网络、损失函数以及head预测头进行改进，实现降低模型运算量的同时获得更高准确率，改进后的算法模型平均精度均值提升了27.9%，模型的运算量（GFLOPs）减少了49.1%，精确度提升14.3%，召回率提升24.7%。改进后的算法性能明显提升，更好地应用于无人机森林火灾监测系统。
关键词：森林火灾;;目标检测;;YOLOv5;;算法改进;;无人机
