【摘 要】
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森林火灾的早检测、及时扑救对人们的日常实际生活、生产过程均具有重要的现实意义。目前的许多解决方案由于受到诸多约束因素的影响,在实际应用中可靠性会降低。基于此,本文
【机 构】
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西安理工大学自动化学院信控系、陕西省复杂系统控制和智能信息处理重点实验室; 康考迪亚大学机械、工业与航空工程系;
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森林火灾的早检测、及时扑救对人们的日常实际生活、生产过程均具有重要的现实意义。目前的许多解决方案由于受到诸多约束因素的影响,在实际应用中可靠性会降低。基于此,本文提出了一种基于深度学习的森林火灾检测方法,利用无人机拍摄的森林火灾图像进行森林火灾检测。利用基于深度学习神经网络的快速、准确的实时目标检测算法Gaussian YOLOv3,训练了一个完整的图像火灾监测模型。该算法利用高斯模型对bounding box(边界框)进行建模,在基本不更改YOLOv3的结构和计算量的情况下,可以输出每个预测框的可靠性,并重新设计损失函数,以提高检测算法的总体性能。本文提出的森林火灾检测算法在使用的数据集上获得了94%的平均精度,检测速度可达到47帧/秒。
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