(untitled) (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
Сельскохозяйственные пожары представляют серьёзную угрозу для продовольственной безопасности, экосистем и сельской экономики, что требует их раннего обнаружения. В работе предлагается облегчённая версия YOLOv5s, оптимизированная для выявления признаков пожара. Основное новшество заключается в углублении блока C3 и интеграции DarknetBottleneck для извлечения тонких признаков (лёгкий дым, небольшие языки пламени). Эксперименты на наборе из 3200 аннотированных изображений показали: точность — 88,9%, полнота — 85,7%, mAP — 87,3%, что превосходит YOLOv5s и современные детекторы (YOLOv7-tiny, YOLOv8n). Модель компактна (7,5 млн параметров), работает в реальном времени (74 FPS) и подходит для устройств с ограниченными ресурсами. Результаты подтверждают, что архитектурная оптимизация повышает эффективность раннего обнаружения пожаров, позволяя снизить убытки в сельском хозяйстве.