检索结果-内蒙古大学图书馆

中国安全科学学报 2025年第1期35卷 75-83页

作者：刘惠临方琼江宇魏华章王涛张树川安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 淮南职业技术学院智能与电气工程学院安徽淮南232001 滁州学院无人应急装备与灾害过程数字化重建安徽省联合共建学科重点实验室安徽滁州239099 安徽理工大学安全科学与工程学院安徽淮南232001

为解决当前基于深度学习的森林火灾探测算法存在结构复杂、规模庞大,且难以兼顾检测精度和效率的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法。首先,采用优化的背景差分技术消除背景图像中类火物体的干扰,减少分析图像所需的时间... 详细信息

为解决当前基于深度学习的森林火灾探测算法存在结构复杂、规模庞大,且难以兼顾检测精度和效率的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法。首先,采用优化的背景差分技术消除背景图像中类火物体的干扰,减少分析图像所需的时间;其次,设计分组混洗策略优化常规卷积,并在特征提取的C3模块中融入高效通道注意力(ECA)机制和深度可分离卷积,增强图像特征提取与融合能力的同时有效降低模型的参数量;然后,采用动态非单调聚焦机制优化Wise-交并比(WIOU)损失函数,减少低质量样本产生的有害梯度;最后,在构建的森林火灾数据集上将所提算法与其他算法做充分的试验对比。结果表明:所提算法在各类场景均展现出良好的泛化性,对火焰目标的检测精度达到86.1%,较标准YOLOv5s检测精度提升2.7%,检测速度提升11.4%,有效降低了火灾误报率,增强了模型的检测性能。

关键词： YOLOv5s 轻量化森林火灾探测深度可分离卷积注意力 Wise-交并比(WIOU)

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基于YCbCr颜色空间的森林火灾探测技术的研究

基于YCbCr颜色空间的森林火灾探测技术的研究

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作者：罗媛媛中南林业科技大学

学位级别：硕士

传统的森林火灾探测系统使用物理传感器设备识别火灾,它根据接收到的空气中的物理化学性质等来发出报警信号,这种传感器存在反应滞后,可靠性差等问题,随着图像处理技术的发展,近年来基于图像的森林火灾探测技术成为研究热点。本文分析... 详细信息

传统的森林火灾探测系统使用物理传感器设备识别火灾,它根据接收到的空气中的物理化学性质等来发出报警信号,这种传感器存在反应滞后,可靠性差等问题,随着图像处理技术的发展,近年来基于图像的森林火灾探测技术成为研究热点。本文分析了图像型森林火灾探测的研究现状,总结了相应算法的框架,并对火灾火焰分割、特征提取及识别进行了深入研究。首先,通过查阅文献,研究分析了现有基于数字图像处理的森林火灾检测算法的利弊,如在YCbCr颜色空间下能较好地区分亮度和色度、聚类算法对火焰比较明显的情况下能较精确的提取出火焰区域等优点,和在强光或在强雾的干扰下的识别率较低、用作分析的场景不全面等缺点。其次,基于彩色空间来分割提取森林火灾火焰。为了减少发生这样的误报,本研究通过几种不同的分割方法来进行比较测试后,提出了一种基于图像型森林火灾探测技术的相关算法。这种基于图像的火焰识别方法首先将图像由RGB模式转换为YCbCr颜色模式,以Cb, Cr为轴建立坐标系并给出火焰样本的Cb, Cr值,火焰像素的取值正好集中在一个椭圆区域内。研究统计发现,在(Cb, Cr)的边缘分布,即Cb, Cr各自的分布大概接近正态分布,并且在(Cb, Cr)空间上的分布也基本符合二维正态分布,再结合基于L*a*b*颜色空间的K均值聚类算法对火灾图像进行分割,提取出火焰区域,判断提取区域是否具有火焰的动态特征,增强火焰的判断精度。通过实际测试,分割效果良好。再次,进行森林火灾图像的火焰特征的分析,主要从火焰的颜色特征和形状特征这两个方面入手,对于火焰颜色特征,采用循环区域分裂方法对其进行分析；对于形状特征,在进行之前,先将分割后的图像进行二值化,然后再对其周长、面积、圆形度等特征来进行分析。最后,将各个特征进行融合,从而在保证火焰高检测率的同时降低误检率。最后,用C++代码实现算法,进行了森林火灾火焰识别的仿真实验,实验结果表明本文提出的森林火焰识别方法能够较为准确地识别火焰,误判率较低,排除了近似火焰颜色物体和强光的干扰,对森林火灾的监控与探测有很好的实际应用价值。

关键词：森林火灾探测图像处理颜色模型火焰识别特征提取

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计算机视觉在早期森林火灾探测中的应用研究

计算机视觉在早期森林火灾探测中的应用研究

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作者：李彦斌中北大学

学位级别：硕士

森林火灾目前己成为一个全球性的问题。因此,为减少森林火灾的损失,世界各国非常重视林火探测技术的研究。为防止火灾发生,森林火灾探测已成为人们普遍关心和深入研究的课题。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,一种基于计算机视... 详细信息

森林火灾目前己成为一个全球性的问题。因此,为减少森林火灾的损失,世界各国非常重视林火探测技术的研究。为防止火灾发生,森林火灾探测已成为人们普遍关心和深入研究的课题。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展,一种基于计算机视觉的智能化森林火灾探测技术便成为可能。本文通过对数字图像处理技术的研究,实现了多种早期森林火灾探测和识别算法。本文系统地讨论了森林火灾发展过程以及在此过程中呈现的主要物理现象。在此基础上,讨论了早期森林火灾的烟雾特征和火焰特征,通过对这些特征的研究发现一些规律和特性为火灾的探测提供了重要的依据。介绍了火灾图像的增强、滤波、形态学处理、边缘提取等图像处理技术以及最大熵阈值分割、区域生长和Otsu阈值分割等算法,并进行了实验对比。提出了时间-空间域分割法和背景恢复分割法,较好地提取了烟雾前景。通过将数种分割算法综合起来,有效地对火焰区域进行跟踪和分割。在论文最后,讨论了早期森林火灾图像识别技术。分别对火灾烟雾和火焰图像的识别技术进行了研究。对于烟雾,我们利用其形状几何特性和烟雾表现出来的时频特性提出了一系列的识别算法。对于火焰,本文分析了火灾火焰的边缘变化、形体变化、整体移动特性和闪烁频率等规律,并提出了相应的识别算法。实验结果表明,本文所给出的算法能够较好地实现对早期森林火灾的探测和识别。

关键词：森林火灾探测计算机视觉图像处理图像识别

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基于改进YOLOv8的森林火灾探测技术研究

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网络安全与数据治理 2024年第10期43卷 49-56,82页

作者：杜世泽银皓丰大军句海洋刘天龙李帅蓉姚云华北计算机系统工程研究所北京100083

森林火灾探测是当前的一个重点研究方向,然而,真实的森林火灾场景中存在大量的负样本数据,严重影响目标探测的性能,同时边端侧部署需要更加轻量化的模型。针对这一问题,提出了一种改进的YOLOv8方法,该方法首先引入EfficientViT模块到骨... 详细信息

森林火灾探测是当前的一个重点研究方向,然而,真实的森林火灾场景中存在大量的负样本数据,严重影响目标探测的性能,同时边端侧部署需要更加轻量化的模型。针对这一问题,提出了一种改进的YOLOv8方法,该方法首先引入EfficientViT模块到骨干网络(Backbone),通过级联分组注意力模块,减少计算开销;然后,在头部网络(Head)中引入CBAM模块,对骨干网络提取的特征进行特征增强,同时抑制噪声和无关信息;最后针对数据集的低质量样本,引入Wise-IoU损失函数,增强数据集训练效果。实验结果表明,改进后的YOLOv8模型对森林火灾的检测精度达到79.5%,检测速度达到75 FPS,整个模型的参数量降低了5.7%,对森林火灾探测具有重要意义。

关键词： YOLOv8 森林火灾探测图像分析 EfficientViT 注意力机制

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提高NOAA气象卫星探测森林火灾准确度及其软件包的开发

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林业资源管理 1995年第2期 39-41页

作者：舒立辅蒋岳新林业部规划院

利用ＧＩＳ技术，从提高轨道接收参数和植被指数判别方面提高卫星林火探测精度。

关键词：森林火灾探测 AVHRR数据轨道参数植被指数

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FY-1D/MVISR数据在林火监测关键技术中的应用研究

FY-1D/MVISR数据在林火监测关键技术中的应用研究

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中国遥感应用协会2007年学术年会

作者：冯建中唐华俊白林燕周清波陈仲新中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京 100081 中国科学院遥感应用研究所北京 100101

森林火灾是主要的灾害之一,研究涉及如何有效进行林火监测、模拟和火灾损失评估等诸多方面,其中基于气象卫星遥感数据进行森林火灾的探测和监测的方法与技术越来越显得重要并得到广泛的应用。本文提供了一种利用国内气象卫星FY-1D/M... 详细信息

森林火灾是主要的灾害之一,研究涉及如何有效进行林火监测、模拟和火灾损失评估等诸多方面,其中基于气象卫星遥感数据进行森林火灾的探测和监测的方法与技术越来越显得重要并得到广泛的应用。本文提供了一种利用国内气象卫星FY-1D/MVISR数据新的林火探测与监测的途径和数据处理流程。首先,利用基于统计学的上下文法进行森林火点的判识,尽可能地消除人为或其他因素的影响以符合客观需要;然后,利用一种新的森林火点定位的方法,排除无效的或非森林火点的影响,极大地减少火点定位的计算量,提高了遥感数据处理的效率;另外,在进行林火灾情评估时,考虑到了亚像元的情形(如面积估算),提高了灾情评估的准确性;最后,利用先进的工作流机制和数据库管理技术,设计和开发出一个森林火情探测与监测原型系统,利用FY-1D/MVISR数据进行相关的一系列验证,达到了较好的预期效果,为广泛应用国内气象卫星MVISR资料提供一种有效的途径,同时弥补了传统遥感处理软件系统处理国内气象卫星数据能力的不足。

关键词： FY-1D/MVISR数据林火监测几何校准植被指数森林火灾探测气象卫星遥感灾情评估

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无线火焰探测器

无线火焰探测器

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该成果为实用新型专利，填补了中国森林防火探测及预警的物联网技术空白，重庆英卡电子有限公司完全自主知识产权。该成果综合运用了复合传感、嵌入式计算、短距离无线通信、自组织网络、人工智能等现代高新技术，为一种适用于早期森林... 详细信息

标准号: 1300420073

该成果为实用新型专利，填补了中国森林防火探测及预警的物联网技术空白，重庆英卡电子有限公司完全自主知识产权。该成果综合运用了复合传感、嵌入式计算、短距离无线通信、自组织网络、人工智能等现代高新技术，为一种适用于早期森林火险灾探测及预警的火焰探测器，由火焰检测传感器、信号处理电路、微处理器、短距离无线通信单元和电能管理单元共五部分构成，其主要特征在于利用单通道红外光谱传感器辅助多通道可见光传感器实现高灵敏的火焰探测和高可靠的火焰识别，探测灵敏度高，抗干扰性能良好，短距离无线通信，部署实施方便，自组网多跳联动预警等显著特点。该成果可广泛推广应用到中国自然保护区、生态保护区、森林公园、旅游风景区和林场等小面积人工管护林，可实现林业生态安全保护信息化技术的重要进步和林业生态安全保护管理模式创新，其社会效益和经济效益十分显著。

关键词：无线火焰探测器森林火灾探测微处理器检测传感器

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