复杂背景下基于深度卷积神经网络的森林火灾识别 被引量：33

1

作者 傅天驹 郑嫦娥 +2 位作者 田野 丘启敏 林斯俊 《计算机与现代化》 2016年第3期52-57,共6页

针对森林火灾的特点,提出并设计一种基于深度学习的森林火灾图像识别方法。通过实验,给出用于复杂背景下森林火灾识别的深度卷积神经网络结构,并对该结构进行训练和测试。并且,针对小样本林火识别存在识别率低的问题,提出一种参数替换... 针对森林火灾的特点,提出并设计一种基于深度学习的森林火灾图像识别方法。通过实验,给出用于复杂背景下森林火灾识别的深度卷积神经网络结构,并对该结构进行训练和测试。并且,针对小样本林火识别存在识别率低的问题,提出一种参数替换方法。结果表明,该方法具备较高的正确率,正确率达到98%。同时网络可自动提取特征,无需对输入图像进行复杂预处理,克服了传统算法许多固有的缺点,将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。 展开更多

关键词 图像处理 森林火灾识别 深度学习 卷积神经网络

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基于模糊神经网络的火灾识别算法 被引量：18

2

作者 赵亚琴 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第2期369-373,共5页

火灾自动识别能够及时准确预报火情。在森林大空间的环境中,由于火灾信号具有非线性和不确定性,将采集的探测信号做简单的分析与比较,误报率比较高。如何融合几个传感器的信号进行有效地火灾识别是一个难点。为提高预测的准确性,针对传... 火灾自动识别能够及时准确预报火情。在森林大空间的环境中,由于火灾信号具有非线性和不确定性,将采集的探测信号做简单的分析与比较,误报率比较高。如何融合几个传感器的信号进行有效地火灾识别是一个难点。为提高预测的准确性,针对传统的森林火情预测系统误报率高的缺点,提出一种基于模糊神经网络的火灾识别算法。首先,将模糊控制和神经网络以串联的方式结合,将采集的传感器信号进行处理后送入三层前馈BP网络进行处理,输出明火概率、阴燃火概率、无火概率,然后,将它们作为模糊控制系统的输入,模糊化后进行模糊推理,最后去模糊化得出火灾概率大小。并利用MATLAB工具箱对构建的算法模型进行仿真分析,仿真结果表明,本文的方法能够有效地融合多个火灾探测传感器的信号,快速而准确的判断出火情的大小,提高火灾识别的准确率,减少误报率。 展开更多

关键词 森林火灾识别 模糊控制 神经网络 仿真

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无人机搭载普通相机林火识别技术研究 被引量：12

3

作者 何诚 张明远 +2 位作者 杨光 张思玉 周涧青 《林业机械与木工设备》 2015年第4期27-30,36,共5页

提出了一种无人机搭载普通相机的林火识别技术,其是一种低成本无人机林火监测方法。本研究以旋翼无人机为载体,通过在南京森林警察学院院内的两块实验场地(林地、无林土丘)进行点火试验,以机载摄像机拍摄的森林视频图像建立了基于混合... 提出了一种无人机搭载普通相机的林火识别技术,其是一种低成本无人机林火监测方法。本研究以旋翼无人机为载体,通过在南京森林警察学院院内的两块实验场地(林地、无林土丘)进行点火试验,以机载摄像机拍摄的森林视频图像建立了基于混合高斯背景模型和颜色模型的多级火灾隐患特征验证算法。在同一区域,结合地面调查数据,对无人机搭载普通相机林火识别技术精度进行检验。数据表明,在混合高斯模型得到候选火焰像素的基础上,通过试验设置最优阈值,采用归一化互相关方法设定相似度阈值为0.08,可实现对火焰特征的检测与识别。通过低成本的机载普通相机能较快地识别火灾隐患,降低误检率,可为相关研究和实际应用提供参考。 展开更多

关键词 无人机 林火识别 混合高斯背景模型

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基于时空特征的林火视频火焰识别研究 被引量：6

4

作者 徐铭铭 周宏平 +1 位作者 赵亚琴 汪东 《林业工程学报》 北大核心 2016年第4期134-140,共7页

由于森林火灾监控现场是野外广阔的林区,而且树叶的摇摆使得视频图像中的运动对象很多,强烈的阳光、秋季的枯叶和红枫会导致火灾识别的误报等,这些特点都使得现有室内或静止场景火灾视频监控的视频处理技术不再适用。考虑到火灾发生有... 由于森林火灾监控现场是野外广阔的林区,而且树叶的摇摆使得视频图像中的运动对象很多,强烈的阳光、秋季的枯叶和红枫会导致火灾识别的误报等,这些特点都使得现有室内或静止场景火灾视频监控的视频处理技术不再适用。考虑到火灾发生有一个蔓延的过程,是一个包含若干连续视频帧图像的视频片段,笔者首先将疑似火焰视频划分成时空视频块,根据颜色特征和运动特征得到疑似火焰区域,然后在视频片段大粒度下基于空间静态特征(纹理、圆形度特征)和时序动态特征(火焰面积变化、形状相似性、闪烁频率特征)提取火焰特征向量,最后使用基于Ada Boost的算法进行火焰识别,实现森林火灾的实时检测。结果表明,该方法能够准确有效地进行林火视频火焰识别。 展开更多

关键词 森林火灾火焰识别 时空视频块 静态特征 动态特征 ADABOOST

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基于铱星通信技术的地面森林管护系统研究 被引量：6

5

作者 赵燕东 黄欢 +1 位作者 颜小飞 于文华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期324-330,共7页

采用铱星SBD卫星通信业务,基于支持向量机算法,设计了一套专门服务于林业部门的信息采集、数据分析及林火识别的森林管护系统,实现了CO浓度、CO2浓度、烟雾浓度、空气温湿度的自动采集与林区无死角实时远距离无线传输,在10 m范围内可有... 采用铱星SBD卫星通信业务,基于支持向量机算法,设计了一套专门服务于林业部门的信息采集、数据分析及林火识别的森林管护系统,实现了CO浓度、CO2浓度、烟雾浓度、空气温湿度的自动采集与林区无死角实时远距离无线传输,在10 m范围内可有效识别森林火灾发生的可能性。采集终端硬件基于STM32处理器、铱星Q9602模块、LTC2950-1开关机控制、DS2781电源管理以及两级降压结构,软件在自动模式及手动模式下均可实现数据的实时采集与远程传输,并在远程服务器上进行数据分析与林火发生可能性识别。经实验验证:系统可实时采集5种微环境参数,卫星传输成功率为100%,10 m范围内林火正确识别率为80%左右。2014年开始,系统在内蒙古自治区呼伦贝尔市海拉尔区林区的森林管护工作中得到应用测试。 展开更多

关键词 森林管护 铱星通信 Q9602模块 支持向量机 林火识别

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基于改进共生生物搜索算法的林火图像多阈值分割 被引量：5

6

作者 贾鹤鸣 李瑶 +1 位作者 姜子超 孙康健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1465-1470,共6页

针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,... 针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,从而改善传统SOS算法处理复杂优化问题时易陷入局部最优的问题;然后引入莱维飞行策略扩大SOS算法的的搜索范围,增强其搜索轨迹的随机性;最终将得到的改进共生生物搜索(MSOS)算法应用到林火图像最佳阈值的选取问题上。实验结果表明,与粒子群优化算法、和声搜索算法、蝙蝠算法等对比算法相比,所提算法能更好地分割图像,在实际工程问题中具有一定的实用性和价值。 展开更多

关键词 图像多阈值分割 共生生物搜索算法 精英反策略 莱维飞行 林火识别

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基于样条的林火图像多阈值分割算法 被引量：5

7

作者 杨绪兵 覃欣怡 张福全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3157-3161,3167,共6页

基于光滑样条原理,提出一种自适应的多阈值分割算法HistSplineReg,即采用光滑样条回归图像一维直方图,再从回归函数寻找极值从而实现图像的多阈值自动分割。较之现有的阈值分割方法,HistSplineReg具有以下优势:1)设计方法符合人类直觉;2... 基于光滑样条原理,提出一种自适应的多阈值分割算法HistSplineReg,即采用光滑样条回归图像一维直方图,再从回归函数寻找极值从而实现图像的多阈值自动分割。较之现有的阈值分割方法,HistSplineReg具有以下优势:1)设计方法符合人类直觉;2)基于光滑样条设计算法,有理论依据;3)阈值个数及阈值位置可自动选择;4)回归函数可分析求解,计算规模主要集中在矩阵的Cholesky分解,矩阵大小由图像像素水平级决定,而不是图像尺寸;5)只有一个待定参数,该参数用于平衡回归经验误差和回归函数的光滑性。对林火识别问题,实验提供一个经验参数供参考。最后,在红绿蓝颜色(RGB)模式的林火数字图像上进行实验,从灰度图像、多种颜色通道、各通道分割结果合成的彩色图像等方面进行验证,与同样采样回归思想的支持向量回归(SVR)及多项式回归(PolyFit)相比,HistSplineReg方法直观分割效果更好,且三种方法都反映出红色通道信息对林火图像分割效果的影响更为显著。 展开更多

关键词 图像分割 光滑样条函数 林火识别问题 阈值

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基于矩阵模式的林火图像半监督学习算法 被引量：4

8

作者 杨绪兵 葛彦齐 +2 位作者 张福全 范习健 姚宏亮 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期835-842,共8页

森林火灾图像识别是森林防火监测系统的核心。目前的主要研究多在图像的向量模式表示上展开。由于向量模式的样本数由图像分辨率决定,易导致模型训练的负担过重。样本类别标记的准确性,直接影响后续的模型训练和目标识别。而目前的类别... 森林火灾图像识别是森林防火监测系统的核心。目前的主要研究多在图像的向量模式表示上展开。由于向量模式的样本数由图像分辨率决定,易导致模型训练的负担过重。样本类别标记的准确性,直接影响后续的模型训练和目标识别。而目前的类别标定工作多采用手工或图像预处理方法完成,任务繁琐且容易出错。此外,由于像素位置在图像向量化过程中被调整,不可避免地会损失图像原有的结构信息。鉴于此,提出了基于矩阵分块的半监督学习算法Semi-MHKS,优势在于:①矩阵分块形式的样本数远低于向量模式,可有效缩短训练和识别时间;②只需标记分块类别,更有利于准确标定样本类别;③采用双线性判别函数,设计了针对林火问题的半监督学习算法;④证明了算法的收敛性。与支持向量机(SVM)、MHKS和半监督的LapMatLSSVM方法相比,在林火图像和视频上的实验验证了Semi-MHKS的具有较高的识别率和较低的训练时间。 展开更多

关键词 林火识别 向量模式 矩阵模式 双线性函数 半监督学习

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三通道拟合的改进卷积神经网络林火识别算法 被引量：4

9

作者 张海波 赵运基 张新良 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第11期134-136,140,共4页

针对森林火灾背景复杂,图像拟合方式欠佳,使特征描述不充分而导致卷积神经网络(CNN)识别率低,卷积核随机初始化导致迭代次数增多等问题,提出了一种三通道拟合的改进卷积神经网络林火识别算法。通过调整三原色(RGB)三通道比例拟合样本图... 针对森林火灾背景复杂,图像拟合方式欠佳,使特征描述不充分而导致卷积神经网络(CNN)识别率低,卷积核随机初始化导致迭代次数增多等问题,提出了一种三通道拟合的改进卷积神经网络林火识别算法。通过调整三原色(RGB)三通道比例拟合样本图像,寻求火焰和背景对比度最大的优化参数组合,以解决识别率降低的问题;同时采用主成分分析(PCA)算法初始化卷积核来改进模型,提高迭代速率。实验结果表明:所提算法能有效地提高识别率,加快迭代速度,识别率达98. 5%。 展开更多

关键词 森林火灾识别 参数拟合 卷积神经网络 主成分分析 卷积核

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基于贝叶斯分类器的林火识别方法研究 被引量：3

10

作者 刘臣园 黄劼 高小娇 《工业控制计算机》 2016年第3期37-38,共2页

为了减少森林火灾造成的损失,需要提高对林火识别的准确性和识别速率,在现有的林火识别技术基础上提出了一种基于贝叶斯分类器的林火识别方法。利用贝叶斯分类器对早期林火监控图像进行分析,首先提取出林火疑似区域,然后对林火产生时的... 为了减少森林火灾造成的损失,需要提高对林火识别的准确性和识别速率,在现有的林火识别技术基础上提出了一种基于贝叶斯分类器的林火识别方法。利用贝叶斯分类器对早期林火监控图像进行分析,首先提取出林火疑似区域,然后对林火产生时的烟雾和明火特征进行分析,利用贝叶斯分类器判别该疑似区域是否出现了林火。 展开更多

关键词 林火识别 贝叶斯分类器 林火监控

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一种改进的林火实例分割深度学习模型 被引量：1

11

作者 张昕 管志浩 《福建电脑》 2021年第12期8-11,共4页

林火识别是森林防火中的关键环节,对于早期火灾扑救和森林资源保护具有重要意义。本文提出了一种利用卷积神经网络对林火进行实例分割的模型。相比于原始模型Mask R-CNN,该模型的主要变化如下:(1)对主干特征提取网络和掩膜生成网络进行... 林火识别是森林防火中的关键环节,对于早期火灾扑救和森林资源保护具有重要意义。本文提出了一种利用卷积神经网络对林火进行实例分割的模型。相比于原始模型Mask R-CNN,该模型的主要变化如下:(1)对主干特征提取网络和掩膜生成网络进行重构;(2)简化了目标分类和边界框回归的过程;(3)将非极大值抑制算法替换为新的区域分组和滤波算法。在本研究中,使用了5000张林火图像及其手动分割生成的掩膜。大量实验结果表明:所提出的优化模型在略微降低mIoU(81.44%)和mAP(60.52%)的情况下,能够大幅度提高识别效率(9FPS)。因此,本文的模型可以较好地实现对林火进行实例分割,并为相关技术提供参考和借鉴。 展开更多

关键词 林火识别 实例分割 卷积神经网络 深度学习

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森林火灾图像自动识别与报警系统的研究与应用 被引量：3

12

作者 余荣华 郑晖 《中国仪器仪表》 2008年第11期32-33,37,共3页

介绍森林火灾图像自动识别和报警系统的总体结构和软件算法设计的方案,基本实现了林火图像的自动识别、林火报警与定位等功能。经实践测试表明,该系统的火灾图像识别算法的准确率高,识别速度快,抗干扰能力强,在火灾监测实际工程项目中... 介绍森林火灾图像自动识别和报警系统的总体结构和软件算法设计的方案,基本实现了林火图像的自动识别、林火报警与定位等功能。经实践测试表明,该系统的火灾图像识别算法的准确率高,识别速度快,抗干扰能力强,在火灾监测实际工程项目中有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 森林火灾识别 火灾报警 火灾定位

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林火烟雾图像自动识别中的模式分类器选择 被引量：13

13

作者 黄儒乐 吴江 韩宁 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期92-95,共4页

探索了支持向量机(SVM)方法解决由脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且... 探索了支持向量机(SVM)方法解决由脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。 展开更多

关键词 林火烟雾识别 人工神经网络 支持向量机 模式识别

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森林火情烟雾识别算法研究 被引量：5

14

作者 张叶 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S1期103-106,共4页

森林火情自动识别系统的首要目的就是对着火点及烟雾的识别,为了能尽早的发现火情,以及适应较远的观测距离,降低成本,本文提出一种基于可见光相机的森林火情自动识别方法,制定全新的搜索策略,无需预先背景采集,采用帧间相关的方法对烟... 森林火情自动识别系统的首要目的就是对着火点及烟雾的识别,为了能尽早的发现火情,以及适应较远的观测距离,降低成本,本文提出一种基于可见光相机的森林火情自动识别方法,制定全新的搜索策略,无需预先背景采集,采用帧间相关的方法对烟雾进行实时监测,与传统的差分法检测火情相比具有更好的实时性及检测效率,实验证明,该方法具有很好的可靠性和稳定性,对提高火情识别效率、降低漏警率和虚警率的发生具有很大改善。 展开更多

关键词 森林火情烟雾识别 帧间相关 实时检测

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基于深度学习的林火烟雾识别系统设计

15

作者 李梓铭 石振威 +3 位作者 徐海文 龙骏 朱勇兵 周国雄 《中南林业调查规划》 2023年第3期36-40,共5页

通过构建林火烟雾数据集,选取Inception V3模型,基于参数的迁移学习方法构建林火烟雾图像训练模型,经过训练测试后得到模型在测试数据集识别率达到92%,最后运用Python语言编程将训练后保存下来的模型文件应用到林火烟雾视频上,对视频进... 通过构建林火烟雾数据集,选取Inception V3模型,基于参数的迁移学习方法构建林火烟雾图像训练模型,经过训练测试后得到模型在测试数据集识别率达到92%,最后运用Python语言编程将训练后保存下来的模型文件应用到林火烟雾视频上,对视频进行逐帧预测,并将预测结果可视化注释在视频上,达到视频监控的目的。将网络训练和视频监控分开,通过软件编程实现应用模型文件监测林火烟雾视频,较以往直接通过视频训练和预测的方法更方便快捷,实际可操作性更强,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 林火烟雾识别系统 深度学习 卷积神经网络 Inception V3 PYTHON

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