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简要介绍了森林火灾视频监测系统的组成,对烟火自动识别算法进行了分析,提出了基于网络摄像机的智能森林火灾实时监测方法。烟火检测对由网络摄像机传过来的视频帧,使用一系列算法进行实时图像分析,这些算法由数字图像处理、数字图像模式识别技术组成。算法的实现是基于火焰和烟雾的行为特征,如:颜色、颜色分布、形状、轮廓、纹理等。这一系列独立的算法是并行处理的,最后将结果一起输入到模糊神经网络中,给出前面每一个算法的权重,得出一个是否有烟火出现的最终评估。 相似文献
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无人机搭载普通相机林火识别技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于GIS模型的林火蔓延研究 总被引：5，自引：0，他引：5
森林火灾的扩展具有时间性和空间特征、随着人类对火灾知识的不断增长和3S空间信息技术的快速发展，利用GIS和卫星遥感技术来进行林火蔓延研究在森林防火中的作用已越来越重要。本文综合分析了林火蔓延的影响因子，着重阐述了如何运用基于GIS的林火蔓延模型来进行林火蔓延的模拟和火行为的时空格局分析。 相似文献
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指出了随着人工智能的发展,使用机器视觉的方式来检测火灾逐渐成为火灾检测的重要手段。采用机器视觉的方式,主要是通过从视频监控中获取视频图像,然后直接提取相关特征进行判断是否为火焰,采用单一特征判断,出现错误检测的概率较高,极容易出现误判的情况。为此,提出了选取火焰特征和烟雾特征分别作为弱分类器,通过分类器设计,将弱分类器进行迭代训练,将弱分类器融合在一起,拟合成强分类器,最后对要检测的目标区域进行识别,这种方法弥补了采用单一特征检测误差较大的缺陷。 相似文献
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以可视化开发环境Visual Basic6．0与Map Objects控件作为系统开发平台,建立以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区域的林火蔓延可视化系统。根据影响林火行为的各项因素,将空间信息和属性数据结合在一起,并将GIS技术成功应用到系统中,实现了在栅格地形背景图上进行林火蔓延的动态模拟,获得同一燃点在不同蔓延模型下的林火蔓延扩展图像。 相似文献
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林火破坏程度大、蔓延速度快的特点给森林生态环境和人类带来极大的危害。深度学习技术可以学习和自适应提取林火特征,捕获的林火图像中火焰的像素尺寸不同,林火提取的特征也不同。为了能够识别复杂背景下不同像素尺度的火灾,笔者提出了一种改进的YOLOv5林火识别方法,通过在YOLOv5的检测网络加入解耦头,解决林火图像输出变量时分类和回归的冲突问题,加快网络收敛速度提高识别精度;在网络中引进CBAM注意力机制,更关注林火信息同时提升识别精度;在Neck网络引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN),替换原有的路径聚合网络(PANet),对不同维度的林火特征进行融合,进行特征筛选,增强特征表示能力。实验结果表明,该林火识别算法在自制的林火数据集上进行训练和验证模型,检测性能上均优于YOLOv5算法,在准确率、召回率、平均精度分别提升了5.2%,3.0%,3.4%,mAP@.5:.95提升了4.6%,并且在不同尺寸林火目标的识别精度上均有提升。研究结果对林火识别性能提升有着积极意义。 相似文献
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王丽霞夏雪高凡刘强董霙达郜晓晶 《林产工业》2023,(11):88-92
基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。 相似文献
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结合GIS技术的内容和特点,着重从火点定位、林火蔓延分析、火灾决策分析、火情态势标绘、火灾损失评估、火灾档案管理等方面简要介绍GIS技术在森林防火管理领域中的应用.从研究内容,研究方法,国内外研究现状及发展趋势,当前研究存在的问题和讨论几个方面查看和收集相关文献,并探讨了当前GIS技术在森林防火管理中的应用. 相似文献
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对火场边缘的自动提取技术进行研究,通过线性分类器进行图像分割,实现火场边缘的自动提取.结果表明:由于火焰和其他物体差别较大,完全可以用线性分类器实现火场边缘的自动提取,从而为林火行为的自动分析测量系统的研究提供基础技术支持. 相似文献
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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。 相似文献
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火焰目标提取方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在火灾识别应用中,应用物体的轮廓特征来检测和定位目标物体是一种有效的方法.为了精确地提取火焰目标,提出一种综合有效的实现算法,首先对采集来的图像进行抽样处理,然后采用数学形态学方法对图像进行二值化处理,最后再对图像进行分割处理,消除噪声干扰,提取出准确的火焰目标.实验结果表明该算法能够有效地提取出图像中的火焰目标. 相似文献
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森林防火信息系统中GIS数据库的建立 总被引：8，自引：1，他引：8
介绍了中日信息化合作项目森林防火信息系统及GIS数据库的建立方法、数据内容和有关数据的处理,这一方式具备建立和管理大数据量的GIS数据库的能力。 相似文献
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图像法在林火蔓延速率测定中应用很广,但多数研究没有给出该方法的测定误差。采用图像法、标杆法和热电偶法对室内点烧实验的蔓延速率进行了测量,以标杆法和热电偶法的结果为基准,给出了图像法蔓延速率测定的误差,并对影响图像法测量精度的一些因子进行了分析。结果表明:1)以标杆法为基准,可见光图像测量的蔓延速率的平均绝对误差为0.035 4 m·min-1,平均相对误差为3.49%;以热电偶法为基准,可见光图像测量的蔓延速率的平均绝对误差为0.034 4 m·min-1,平均相对误差为3.31%。图像法与标杆法和热电偶法无显著差异。标杆法和热电偶法只能测得特定点或部分时段的蔓延速度,可见光图像测量法可以测量多点蔓延速度,因此,图像法比标杆法和热电偶法更具优势,可以替代标杆法或热电偶法。2)拍摄位置对误差影响不显著;风增加了蔓延速率,增加了图像法测量林火蔓延速率的绝对误差,相对误差变化不大。透视范围受拍摄角度的影响较大,随着拍摄角度的减小,图像法测量的误差增大。 相似文献