【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及森林防火领域，主要涉及一种基于改进的yolov8网络的森林火灾检测方法。
技术介绍
1、随着全球气候变暖和人类活动的增加，森林火灾的发生频率和危害程度不断上升。森林火灾不仅会烧毁大量的森林资源，导致生态系统的破坏，还会对周边居民的生命财产安全造成严重威胁。因此，及时、准确地检测和预警森林火灾对于森林资源保护和灾害防治具有至关重要的意义。
2、传统的烟雾检测方法，如人工巡检、遥感监测和固定传感器，存在明显局限性。人工巡检效率低、覆盖范围有限且容易受到环境因素影响；遥感监测受制于空间分辨率和图像采集频率，难以实时发现烟雾变化；传统传感器受区域限制且容易受到干扰。这些不足使得传统方法在应对快速变化的火灾监测中显得力不从心。
3、近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像识别的森林火灾检测方法逐渐受到关注。其中，目标检测算法在图像识别领域取得了显著的成果，能够实现对图像中特定目标的快速定位和识别。yolo系列目标检测算法因其速度快、精度高而被广泛应用于各种场景的目标检测任务中。yolov8是该系列的最新...
【技术保护点】
1.一种基于改进的Yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进的Yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于，步骤100中，将收集到的数据使用LabelImg标注工具进行数据标注，并对数据集按照7:2:1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进的Yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于，步骤200中，构建改进的Yolov8网络模型，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进的Yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进的yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于，步骤100中，将收集到的数据使用labelimg标注工具进行数据标注，并对数据集按照7:2:1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进的yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于，步骤200中，构建改进的yolov8网络模型，具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进的yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于，步骤201所述的cam模块，对于输入的特征图，首先经过池化层进行特征聚合，以提取关键信息；随后输入至全连接层进行特征转换，获取通道级的特征表示；接着通过sigmoid激活函数对全连接层的输出进行归一化处理，得到每个通道的注意力权重；最后将这些注意力权重与原始输入特征图的对应通道相乘，实现对特征图的通道级加权，以突出重要特征并抑制无关信息，从而优化特征表达。
5.根据权利要求3所述的一种基于改进的yolov8网络的森林火灾检测方法，其特征在于，步骤201所述的sam模块，对于输入的特征图，首先通过池化层分别对特征图的通道维度进行最大池化和平均池化操作，以提取特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶阳，王水清，侍洪波，宋冰，谭帅，郑佳祺，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。