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面向復雜場景的森林防火監測技術研究

2024-09-14 00:00:00曹麗英楊玉竹李樹龍孫淼陳桂芬
無線電通信技術 2024年4期
關鍵詞:深度學習

摘 要:為解決森林防火工作中監測預警不及時、不準確的問題,基于YOLOv8 模型提出了一種面向復雜場景的監測技術,實現了森林火情的快速準確監測。在Backbone 部分引入動態蛇形卷積(Dynamic Snake Convolution,DySConv)模塊和全局注意力機制(Global Attention Mechanism,GAM)模塊,顯著增強了模型的特征提取能力,提升了煙火特征的表現力。采用WIoU(Wise Intersection over Union)損失函數,增強網絡對普通質量錨框的關注度,從而提供更準確的目標檢測評估。通過將DyHead 模塊集成到檢測頭中,增強了檢測頭的尺寸、空間和任務感知能力,優化了整體性能。為了對模型性能進行嚴格評估,設計了消融實驗和主流模型對比實驗,結果表明,提出的方法是有效的,該方法的權重大小為14. 4 MB,平均精度均值(mean Average Precision,mAP)@ . 5:. 95 達到80. 3% 。相較于YOLOv8,mAP@ 5:. 95 提高了8. 7% 。該模型可為遠程火情監控與預警提供技術支持,在森林防火工作中具備實用價值和現實意義。

關鍵詞:森林火情;深度學習;目標檢測;YOLOv8

中圖分類號:TP399 文獻標志碼:A 開放科學(資源服務)標識碼(OSID):

文章編號:1003-3114(2024)04-0779-10

0 引言

火災事故的發生對人類生命和財產造成不可估量的損害,也對社會生態環境構成巨大威脅。然而,森林火災作為災難性事件,可能導致森林破壞和空氣污染,從而加劇全球氣候變化[1-2]。因此,及早預警和快速抑制森林火情是必不可少的[3]。

目前,計算機視覺、機器學習快速發展,圖像檢測技術為識別火災場景提供了巨大的機會[4]。現有的火情檢測研究可以分為兩大類:傳統方法和基于深度學習的方法[5]。傳統方法大多數手動提取顏色、運動、形狀和紋理等特征[6]來識別目標區域,在火災檢測領域做出了一定貢獻,但仍存在計算時間長、主觀性較強等問題。……

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