典型文献
基于无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测方法
文献摘要：
[目的]森林火灾对生态环境的破坏巨大,各种火灾探测方法近年来备受关注,但不同的检测载体与检测数据在森林火灾检测的应用中仍具有各自的局限性.为此,提出一种基于深度学习与无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测模型,旨在减少无人机森林火灾检测的延迟和丢失,提升森林火灾检测效率和检测能力.[方法]采集中国北部亚干旱地区森林火灾巡护数据,增加北亚利桑那大学无人机森林燃点数据提升模型的学习范围,同时对数据进行数据增广,提升模型学习的数据量.利用红外影像的成像特点对森林火灾燃烧点进行特征放大,降低检测数据的复杂度.引入计算量适当的目标检测算法,减少无人机森林火灾检测系统的检测时延.[结果]1)红外影像下的森林火灾燃烧点检测模型在非极大抑制IoU阈值为0.3的条件下,其检测AP(Average precision)值达到了0.9616,检测精度(Precision)达到了0.9293.2)红外影像森林火灾检测模型在40 fps的实时视频中的检测速度平均达到了31 fps.3)在图像翻转、图像旋转与图像仿射变换3种数据增广模式下,模型的检测性能达到最高.[结论]基于红外影像的森林火灾燃烧点检测模型对森林火灾更敏感,减少了森林火灾检测的计算量,减轻了地面站计算机的计算负担.图像的色域变换对红外数据下的森林火灾燃烧点检测模型提升效果不明显.
文献关键词：
目标检测;森林火灾检测;无人机巡护;红外影像;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
戴颖成;陈知明;刘峰;李建军;吴毅;吴若南
作者机构：
中南林业科技大学计算机与信息工程学院,湖南长沙 410004
文献出处：
引用格式：
[1]戴颖成;陈知明;刘峰;李建军;吴毅;吴若南-.基于无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测方法)[J].中南林业科技大学学报,2022(09):102-114
A类：
B类：
红外影像,烧点,点检,火灾探测,探测方法,检测数据,森林火灾检测,检测模型,检测效率,检测能力,干旱地区,巡护数据,北亚,亚利桑那大学,燃点,数据增广,模型学习,数据量,成像特点,计算量,目标检测算法,时延,非极大抑制,IoU,AP,Average,precision,检测精度,Precision,fps,实时视频,检测速度,图像翻转,像旋,仿射变换,检测性能,地面站,计算负担,色域,域变换,提升效果,无人机巡护
AB值：
0.246101
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