一种基于深度学习的森林火灾检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的森林火灾检测方法，包括步骤：获取野外的火灾烟雾数据集；构造一多层感受野模块；在SPPF模块中融入GAM注意力机制，得到GAM‑SPPF模块；构造一森林火灾检测网络YOLOv5‑MLG；用火灾烟雾数据集训练YOLOv5‑MLG至收敛，得到火灾检测模型；用于待识别的火灾烟雾图像的识别。本发明专利技术通过多层感受野模块和全局注意力机制模块，实现了对图像中丰富而复杂特征信息的高效捕获和处理。这一进步不仅提高了火灾检测的精度，还为模型赋予了更好的泛化能力，使其在多变的环境中仍能保持高水准的性能。这些优势使得该发明专利技术在森林火灾监测和预警系统中具有重要的应用前景，有助于保护森林资源并减少火灾带来的损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像数据处理，尤其涉及一种基于深度学习的森林火灾检测方法。

技术介绍

1、森林火灾对生态系统具有持久性的破坏性影响，及时准确地检测和应对活动的森林火灾对于减少和预防这类危害至关重要。现有森林火灾检测主要有以下几种方案：

2、(1)卫星监测：利用搭载在卫星上的传感器，如红外线摄像头和光谱扫描器，持续监控森林区域的温度变化和地面情况。卫星可以覆盖大范围区域，进行快速检测，从而在火灾发生初期及时发出警报。但采用卫星监测可能无法及时检测到小规模火灾而且云层和天气条件可能影响观测效果。

3、(2)飞机或无人机监控：通过装备有高清摄像头和其它传感器的无人机，对特定森林区域进行巡查，能够捕捉到森林内部的微小变化，比如烟雾和火点。无人机的机动性高，可以快速到达难以人工进入的地方。飞机或无人机监控可以搭载高分辨率相机和热成像传感器，提供更详细的现场数据，但成本较高，飞行时间受限于天气条件和机械性能。

4、(3)地面传感网络：在森林中布设一系列的传感器网络，监测温度、湿度、烟雾等关键指标。这些传感器可以实时向监控中心传输数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：步骤S3具体为；

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：所述标注包括位置和类别标注。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：S1具体为；

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：所述基础增强通过随机组合的基础增强方法实现，所述基础增强方法包括水平翻转、垂直翻转、随机饱和度调节、随机亮度调节和随机对比度调节...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：步骤s3具体为；

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的森林火灾检测方法，其特征在于：所述标注包括位置和类别标注。

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【专利技术属性】
技术研发人员：邓锋，邓智诚，石望来，刘文水，谢亮明，
申请(专利权)人：江西啄木蜂科技有限公司，
类型：发明
国别省市：