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基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别 被引量：45
1
作者 李巨虎 范睿先 陈志泊 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期70-83,共14页
为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用... 为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用LBP、LPQ分别从空域、频域提取纹理,图像空域和频域的纹理特征结合后,得到特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明:此融合算法鲁棒性强、检测率高,存在火焰状干扰源时,测试集的火焰识别准确率可达94.55%;与深度学习算法对比,该算法在保证较高正确率的同时,预测耗时大幅度减少,预测耗时是DBN的1/4、是CNN的1/50,提高了火灾预警的快速性,为快速准确的林火预警提供了算法依据。 展开更多
关键词 森林火灾 图像识别 火焰检测 YCBCR颜色空间 局部二值模式 局部相位量化 支持向量机
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深度学习在森林火灾检测中的研究进展 被引量：23
2
作者 王丽霞 夏雪 +3 位作者 高凡 刘强 董霙达 郜晓晶 《林产工业》 北大核心 2023年第11期88-92,共5页
基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的... 基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。 展开更多
关键词 森林火灾检测 深度学习 特征提取 图像分类 预判跟踪
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无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法 被引量：26
3
作者 樊雷松 强彦 +2 位作者 赵涓涓 胡洋洋 格磊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期62-66,共5页
在森林火灾监测中,为减少无线传感网中大量冗余和无效的数据,增加节点的生命周期,优化无线传感网络的收敛速度,提高火情报告的准确度,提出了一种改进的基于BP神经网络的数据融合方法。该方法在节点上能融合多种传感器数据,根据节点的处... 在森林火灾监测中,为减少无线传感网中大量冗余和无效的数据,增加节点的生命周期,优化无线传感网络的收敛速度,提高火情报告的准确度,提出了一种改进的基于BP神经网络的数据融合方法。该方法在节点上能融合多种传感器数据,根据节点的处理能力,加速BP神经网络的收敛速度,有效地节省能耗。模拟算例结果表明,该方法应用于火灾监测传感网,能有效地提高监测精度,降低节点能耗,提高无线传感网对森林火灾监测的效能。 展开更多
关键词 无线传感网 数据融合 神经网络 森林火灾监测 节省能耗
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干旱指数应用研究综述 被引量：24
4
作者 沈彦军 李红军 雷玉平 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期128-133,186,共7页
干旱指数作为干旱程度的量化指标,在干旱监测、预测和水资源管理中起着重要作用,同时也是水文水资源研究领域的有效工具。近十几年来,对干旱指数的开发和改进取得了重要进展,包括将影响干旱的耗水指标--蒸散引入了指数计算、提高了模型... 干旱指数作为干旱程度的量化指标,在干旱监测、预测和水资源管理中起着重要作用,同时也是水文水资源研究领域的有效工具。近十几年来,对干旱指数的开发和改进取得了重要进展,包括将影响干旱的耗水指标--蒸散引入了指数计算、提高了模型模拟参数的精度、与水文过程模型算法相结合等方面。在干旱指数应用方面的研究,主要包括区域干旱反演与预测、作物产量预测、森林火险检测、古气候重建等。干旱指数的开发及应用为区域干旱监测和水资源管理提供了有效手段,但还需要把定量化和综合评估作为主要发展方向,提高模型监测的精确度和可靠性,从而为快速监测干旱提供新的选择和技术途径。 展开更多
关键词 干旱指数 干旱监测 产量预测 火险检测 古气候重建 研究进展
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基于YOLOv5s的轻量化森林火灾检测算法研究 被引量：17
5
作者 皮骏 刘宇恒 李久昊 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期26-32,共7页
针对过去无人机搭载嵌入式设备巡检森林火灾精确率低、适应性差和软硬件限制高等问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾目标检测算法。通过将YOLOv5s的骨干网络替换为轻量化网络Shufflenetv2,并以通道重组的思想,让骨干网络对图片... 针对过去无人机搭载嵌入式设备巡检森林火灾精确率低、适应性差和软硬件限制高等问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾目标检测算法。通过将YOLOv5s的骨干网络替换为轻量化网络Shufflenetv2,并以通道重组的思想,让骨干网络对图片信息的提取效率变得更快,在保持网络精度的同时保证检测速度;接着在Backbone与Neck的连接处加入为轻量化网络设计的CA位置注意力模块,可将图片不同的位置信息聚合到通道中,使被检对象关注度得以提高;最后在预测部分使用CIOU损失函数,能够更好的优化矩形框的长宽比和更快加速模型收敛。算法部署在嵌入式系统Jetson Xavier NX上的结果显示,改进后的网络模型大小与对比实验方法相比,最多减少了98%,准确率(Precision)达到92.6%,精确率(AP)达到95.3%,帧率(FPS)提升到132帧每秒,能满足在白天、黑夜或视野良好等情况下对森林火灾的实时性预防与检测,并具有良好的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5s 轻量化 位置注意力模块 森林火灾检测
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澳大利亚东南部森林山火HJ卫星遥感监测 被引量：20
6
作者 李家国 顾行发 +1 位作者 余涛 魏斌 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1221-1224,共4页
以2009年2月发生在澳大利亚东南部的森林山火为研究对象,利用HJ-1B遥感影像识别森林山火,分析HJ-1B在林火灾害事故中的监测能力,通过对HJ-1B IRS B07设计参数及数据特点进行分析,提出适用于HJ-1B卫星林火监测的归一化火点指数(Ku)算法.... 以2009年2月发生在澳大利亚东南部的森林山火为研究对象,利用HJ-1B遥感影像识别森林山火,分析HJ-1B在林火灾害事故中的监测能力,通过对HJ-1B IRS B07设计参数及数据特点进行分析,提出适用于HJ-1B卫星林火监测的归一化火点指数(Ku)算法.研究表明:Ku值大于0.40为潜在可能的火点像元,云耀斑和地表虚假高温点是影响林火监测的主要噪声.由于HJ-1B没有获取到研究区域未着火前的影像数据,利用MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)空间分辨率为250 m的通道1和通道2计算植被指数,其结果能较好的应用于HJ-1B林火监测算法中.通过对比分析HJ-1B林火监测结果和MODIS林火产品MOD14认为,HJ-1B能更好的监测出澳大利亚东南部森林火灾,反映出火灾的局部空间分布和细节特征. 展开更多
关键词 遥感环境应用 森林火灾监测 归一化火点指数 维多利亚
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基于颜色特征的遥感图像中烟的识别方法 被引量：19
7
作者 杨斌 马瑞升 +3 位作者 何立 杨磊 孙涵 刘志平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期168-169,共2页
针对无人机遥感在林火监测中的实际应用问题,根据森林火灾中烟的光谱特性,提出基于颜色特征的识别方法,建立分析识别模型,使用线性噪声清除方法,满足实时性要求,解决无人机遥感在林火监测中的自动识别问题。该方法利用交互式数据语言开... 针对无人机遥感在林火监测中的实际应用问题,根据森林火灾中烟的光谱特性,提出基于颜色特征的识别方法,建立分析识别模型,使用线性噪声清除方法,满足实时性要求,解决无人机遥感在林火监测中的自动识别问题。该方法利用交互式数据语言开发出相应的分析处理系统。实验结果表明,使用该方法对无人机遥感数据进行自动识别,识别率在77.71%以上。 展开更多
关键词 无人机遥感 林火监测 颜色特征
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MODIS数据在林火监测中的应用研究 被引量：15
8
作者 高懋芳 覃志豪 刘三超 《国土资源遥感》 CSCD 2005年第2期60-63,i004,共5页
提出了MODIS在林火监测中的应用方法,其核心是利用MODIS热红外波段亮度温度阈值与植被指数相结合进行火点识别。对中、蒙、俄三国交界地区进行实例应用,结果表明,该方法能有效检测火点,减小由裸土、水体和云引起的误判。
关键词 MODIS 林火监测 植被指数 亮度温度
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基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测方法 被引量：18
9
作者 富雅捷 张宏立 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第4期120-126,共7页
传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测算法,该算法采用迁移学习的方法训练森林火灾检测... 传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络森林火灾检测算法,该算法采用迁移学习的方法训练森林火灾检测网络模型。在建立的森林火灾数据集上进行实验,结果表明使用该算法进行森林火灾检测,准确率可达97%,具有准确率高、误报率低、检测时间短等优点,将其应用在森林火灾检测上具有一定的可行性。 展开更多
关键词 图像处理 森林火灾检测 迁移学习 卷积神经网络 目标检测
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基于多传感器融合的林火监测 被引量：17
10
作者 丘启敏 郑嫦娥 +2 位作者 田野 刘晋浩 傅天驹 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期111-117,共7页
为了提高近距离火灾监测的准确率,建立了基于Arduino平台的多传感器实时监测系统。此系统安装在移动机器人身上以探测火灾。在林火发生期间,会产生CO、CO2、明火火焰及其他产物,并引起周围环境温度的升高。因此,选择合适的传感器,检测... 为了提高近距离火灾监测的准确率,建立了基于Arduino平台的多传感器实时监测系统。此系统安装在移动机器人身上以探测火灾。在林火发生期间,会产生CO、CO2、明火火焰及其他产物,并引起周围环境温度的升高。因此,选择合适的传感器,检测出以上参数,就有可能据此判断实际环境是否有火。通过在Arduino上搭建火焰传感器、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器,可以实时监测环境参数。在无火和有火环境中进行了多次试验,进行数据采集,得到了大量原始数据。无火环境的数据是在不同的天气条件下测得的;有火环境由试验火堆模拟得到。在模拟的过程中,进行人为操作以模拟不同的火情。如通过浇湿底部的可燃物模拟预热阶段,试验数据因此更有代表性。数据分析表明,单个传感器的输出值波动大,且在有火环境和无火环境中的输出值有重叠。因此,用单一传感器来检测火灾的准确率很低。而同时分析3个传感器的输出值时,其输出值随所检测火堆的不同呈现出一致的变化规律。最后,利用神经网络进行多传感器数据融合。涉及5个输入变量,由神经网络实现对多变量的非线性问题进行模式识别。将前述试验所得数据划分为训练数据和测试数据,两类数据均包含一定比例的有火样本和无火样本。用训练数据对BP神经网络进行训练,可得到林火识别模型。用测试数据检验模型,结果表明,该BP神经网络对试验火的识别准确率为98.625%。 展开更多
关键词 安全工程 林火监测 多传感器 BP神经网络 数据融合
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森林防火无人机系统设计与林火识别算法研究 被引量：15
11
作者 张庆杰 郑二功 +1 位作者 徐亮 徐伟 《电子测量技术》 2017年第1期145-150,共6页
为克服传统森林火灾监测手段监测范围有限、无法适用恶劣环境以及费用高昂等问题,提出了基于六旋翼无人机的林火监测系统。首先,采用开源架构,设计并研制用于控制无人机的自动驾驶仪;其次,搭建用于森林火情监控的小型六旋翼无人机。在... 为克服传统森林火灾监测手段监测范围有限、无法适用恶劣环境以及费用高昂等问题,提出了基于六旋翼无人机的林火监测系统。首先,采用开源架构,设计并研制用于控制无人机的自动驾驶仪;其次,搭建用于森林火情监控的小型六旋翼无人机。在传回的火情视频的基础上,利用视觉显著性检测方法,按照林火区候选、特征融合、特征分类、阈值判断等流程判断是否有林火发生。如果有火情出现,算法能够自动提取林火的形状、面积、蔓延速度等信息,并结合光电烟雾传感器实现火情预警。该系统具有垂直起降、对气象的要求低,且使用和维护成本低等特点。 展开更多
关键词 林火监控 开源自驾仪 显著性检测 无人机
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森林火灾遥感探测技术研究进展 被引量：11
12
作者 张文文 王劲 +4 位作者 王秋华 曹恒茂 王金波 左军宏 王加庆 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期123-130,共8页
森林火灾是陆地生态系统重要的自然干扰之一,也是森林面临的主要自然灾害。多源遥感技术在森林火灾探测中应用,使得森林火灾的早期探测与实时监测成为可能,遥感技术已成为森林火灾监测和防控的重要手段。本研究综述了遥感技术在森林火... 森林火灾是陆地生态系统重要的自然干扰之一,也是森林面临的主要自然灾害。多源遥感技术在森林火灾探测中应用,使得森林火灾的早期探测与实时监测成为可能,遥感技术已成为森林火灾监测和防控的重要手段。本研究综述了遥感技术在森林火灾相关研究方面的应用进展,从灾前、灾时、灾后3个阶段,分析了遥感技术和方法在森林可燃物调查及载量评估、火场态势监测、火险等级预测预报、火烧迹地识别、火后森林受害评估以及植被修复等方面的应用,总结了现有研究方法中存在的问题,展望了未来森林火灾探测技术的发展方向。多源多尺度遥感探测技术如将无人机、雷达、航空遥感与航天遥感等互相结合,多方位进行森林火前火后监测,为火险等级预报、森林火灾防控、火后森林结构和功能的恢复提供依据。 展开更多
关键词 森林火灾 航空与航天遥感 探测与监测 多尺度 多源遥感
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基于无线传感网的森林火灾FWI系统分析 被引量：12
13
作者 高德民 林海峰 +1 位作者 刘云飞 吴国新 《林业科技开发》 北大核心 2015年第1期105-109,共5页
林火的高发性和破坏性决定了林火防控的重要性,无线传感器网络技术的兴起和发展为现代林业火灾预警预报的实现提供了机遇。加拿大森林火险气候指数(Fire Weather Index,FWI)系统是以时滞-平衡含水率理论为基础,通过天气条件的变化计算... 林火的高发性和破坏性决定了林火防控的重要性,无线传感器网络技术的兴起和发展为现代林业火灾预警预报的实现提供了机遇。加拿大森林火险气候指数(Fire Weather Index,FWI)系统是以时滞-平衡含水率理论为基础,通过天气条件的变化计算地面可燃物含水率的情况,根据地表到地下不同层次的可燃物含水率划分森林潜在火险等级。笔者分析研究了FWI系统的原理,并以南京市为参照验证了FWI系统的分析结果,希望在基于FWI系统的基础上发展中国的森林火险等级预警系统。 展开更多
关键词 无线传感网 FWI系统 森林火灾预警 森林防火
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基于视频的嵌入式森林火灾预警系统 被引量：11
14
作者 徐凡 袁杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期264-266,52,共3页
针对目前我国森林火情远程监控中长时间不间断监测、建设成本高的不足,提出了一种基于视频的嵌入式森林火灾监测和报警的系统。嵌入式处理器对安插在森林监测点摄像头采集到的视频图像,通过昼间或夜间火情识别算法进行智能处理,当潜在... 针对目前我国森林火情远程监控中长时间不间断监测、建设成本高的不足,提出了一种基于视频的嵌入式森林火灾监测和报警的系统。嵌入式处理器对安插在森林监测点摄像头采集到的视频图像,通过昼间或夜间火情识别算法进行智能处理,当潜在异常确认为异常发生时,通过无线网络将火情信息传送到监控中心,交由工作人员做进一步处理,避免了长时间不间断监控。与现有其他同类系统的比较表明:该系统对于我国森林火情监测有较大的实用价值。 展开更多
关键词 森林火灾预警 嵌入式 数字图像处理 远程监测
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深度学习在林业中的应用 被引量：12
15
作者 南玉龙 张慧春 +1 位作者 郑加强 杨琨琪 《世界林业研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期87-90,共4页
林业数据信息的智能处理与深度挖掘分析是智慧林业精准决策与统筹管理的基础。文中主要从树木识别与分类、森林火灾识别与预测、树木病虫害监测和木材检测等4个方面总结深度学习在林业中的应用;从林业数据集、数据标记、特征学习涵盖范... 林业数据信息的智能处理与深度挖掘分析是智慧林业精准决策与统筹管理的基础。文中主要从树木识别与分类、森林火灾识别与预测、树木病虫害监测和木材检测等4个方面总结深度学习在林业中的应用;从林业数据集、数据标记、特征学习涵盖范围、图像遮挡等方面分析了深度学习在林业领域应用上的缺点与局限性,以充分认识深度学习在林业应用方面亟待解决的问题与突破的方向;从林业领域应用场景、算法改进、数据集共享与研究成果应用的角度,展望深度学习在林业领域应用上亟待加强研究的方面,以提升深度学习解决林业应用问题的广度与深度,促进智能林业的发展。 展开更多
关键词 深度学习 树木识别 森林火灾预测 病虫害监测 木材检测
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基于视频动态纹理的火灾检测 被引量：12
16
作者 邵婧 王冠香 郭蔚 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期647-653,共7页
长期以来,森林火灾检测一直都是世界范围内的一个重要研究课题,对于保护地球环境及人类安全都有重要意义。基于视频监控的火灾检测对于实时性和正确性要求很高,而传感式探测器和传统图像型探测器不能满足要求。提出了一种基于动态纹理... 长期以来,森林火灾检测一直都是世界范围内的一个重要研究课题,对于保护地球环境及人类安全都有重要意义。基于视频监控的火灾检测对于实时性和正确性要求很高,而传感式探测器和传统图像型探测器不能满足要求。提出了一种基于动态纹理特征分析的新型图像型火灾检测算法,对于森林这样的复杂大空间场景尤为适用。通过对CCD摄像机拍摄的视频图像,建立线性动力系统(LDS)模型,分析其动态纹理特征,最后利用Adaboost分类器判断火灾是否存在。实验结果表明,此算法能够达到95%的检测准确率,且具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 森林火灾检测 动态纹理 线性动力系统 马氏距离 ADABOOST分类器
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森林防火地理信息系统的设计与开发 被引量：10
17
作者 沙宗尧 田扬戈 《地理空间信息》 2007年第4期8-10,共3页
将GIS技术应用于森林防火,实现了C/S与B/S相混合的森林防火信息监测模式。以湖北森林防火系统为例,给出了系统软件结构、功能实现及数据库的设计,为实现基于GIS的森林防火系统提供参考。通过系统运行过程中的数据采集、历史数据累积,可... 将GIS技术应用于森林防火,实现了C/S与B/S相混合的森林防火信息监测模式。以湖北森林防火系统为例,给出了系统软件结构、功能实现及数据库的设计,为实现基于GIS的森林防火系统提供参考。通过系统运行过程中的数据采集、历史数据累积,可以实现森林防火数据的分析、挖掘,为有效防治森林火灾提供重要途径。 展开更多
关键词 地理信息系统 森林防火 WEBGIS 监测
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基于改进Swin Transformer的森林火灾检测算法 被引量：10
18
作者 叶铭亮 周慧英 李建军 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期101-110,共10页
【目的】森林火灾常常会对人类的财产和生态多样性造成巨大损害,传统的森林火灾检测技术存在可靠性低、造价过高等不足。目前基于卷积神经网络的深度学习算法在处理图像型数据上具有准确性高、成本低、速度快等优势,但是其处理视觉要素... 【目的】森林火灾常常会对人类的财产和生态多样性造成巨大损害,传统的森林火灾检测技术存在可靠性低、造价过高等不足。目前基于卷积神经网络的深度学习算法在处理图像型数据上具有准确性高、成本低、速度快等优势,但是其处理视觉要素和物体之间关系的能力不如Transformer。因此,本研究提出一种改进Swin Transformer网络的方法应用于森林火灾检测。【方法】Transformer是一种基于自注意机制的深度神经网络,其强大的表现能力使得其能够在计算机视觉领域大放异彩。Swin Transformer提出将Transformer应用于计算机视觉任务,构建了一种名为Swin Transformer Blocks的骨干网络,并且提出了一种滑动窗口多头自注意力机制。本文结合Transformer与深度学习算法并应用于森林火灾检测领域,在Swin Transformer网络结构中对窗口自注意力机制进行改进,采用了knn自注意力提高对小块噪声的识别,使用Augmentation数据增强方法增加模型的泛化能力。【结果】数据集为自建的森林火灾图像数据集,通过旋转、裁剪、模糊以及色彩调节等数据增广的方法将300张不同环境下的森林火灾图像数据扩充到1900张图像,最后对Swin Transformer以及改进后的模型进行对比实验,改进后的算法准确率可达98.1%,bbox_mAP、bbox_mAP_50和bbox_mAP_75分别达到了66.7%、96.4%和81.3%。【结论】本文提出一种改进Swin Transformer应用于森林火灾检测的方法。研究结果表明,改进的Swin Transformer模型能够有效检测不同环境下的森林火灾。 展开更多
关键词 森林火灾 深度神经网络 Swin Transformer 目标检测
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基于无线传感器网络的森林火灾监测系统火焰探测模块设计 被引量：10
19
作者 张新 李文彬 曹志勇 《森林工程》 2011年第2期52-55,96,共5页
以基于无线传感器网络的森林火灾监测系统的火焰探测模块为研究对象,在对火灾发生时热辐射的光学特性进行分析的基础上,对基于无线传感器网络的森林火灾监测系统火焰探测模块的设计进行阐述。该火焰探测模块硬件主要包括光学系统、红外... 以基于无线传感器网络的森林火灾监测系统的火焰探测模块为研究对象,在对火灾发生时热辐射的光学特性进行分析的基础上,对基于无线传感器网络的森林火灾监测系统火焰探测模块的设计进行阐述。该火焰探测模块硬件主要包括光学系统、红外传感器、放大系统及滤波系统,实现对火灾信号的采集及处理;软件上主要实现数字滤波以及火灾识别的功能。 展开更多
关键词 森林火灾 无线传感器网络 红外 火焰探测
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基于森林火灾数据的余火清理机器人模块化设计 被引量：8
20
作者 杨春梅 侯玉宁 刘九庆 《森林工程》 北大核心 2022年第2期105-111,共7页
森林火灾损失巨大、案例众多,案例中的数据信息能够反映出火灾救援中存在的问题。为降低森林火灾造成的损失,以及为余火清理装备设计提供指导,先利用制作图表的方法对收集整理到的森林火灾数据进行分析,再对国内外现存余火清理装备及装... 森林火灾损失巨大、案例众多,案例中的数据信息能够反映出火灾救援中存在的问题。为降低森林火灾造成的损失,以及为余火清理装备设计提供指导,先利用制作图表的方法对收集整理到的森林火灾数据进行分析,再对国内外现存余火清理装备及装备研究趋势进行分析,最后探讨模块化设计方法在余火清理装备设计中应用的可行性。研究表明,森林火灾难以预防;救援人员数量不低于5000人有利于控制过火面积在1000 hm;范围以下;清理余火是当前最有效降低森林火灾损失的方法,但现存余火清理装备因问题突出而不能满足需求;目前余火清理装备的研究趋势为机器人,设计余火清理机器人顺应行业发展方向;模块化设计方法在余火清理装备设计中具备可行性,二者结合所设计出的机器人能够解决余火清理工作中面临的问题。此研究结果为余火清理机器人设计提供了方法,同时对余火救援工作具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 森林火灾 火灾数据分析 模块化设计 余火清理机器人 余火检测
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