首页> 中文期刊> 《计算机时代》 >基于卷积神经网络的初期林火识别

基于卷积神经网络的初期林火识别

         

摘要

为了解决初期林火识别上存在的遮挡严重、火焰特征不明显等问题,提出了基于卷积神经网络的初期林火识别方法。建立了初期林火数据集,分别构建并训练了基于YOLOX,YOLOv4,SSD,Faster R-CNN的初期林火检测模型,以精确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP)、每秒帧率(FPS)、损失(loss)曲线作为模型评价指标,对四个模型进行实验验证。通过对比实验,对于初期林火的识别检测,SSD泛化能力较弱,Faster R-CNN鲁棒性较差,YOLOv4实时性较差。YOLOX与Faster R-CNN相比,P值增加了41.29%,与SSD相比,R值增加了36.8%,预测速度达到了20帧/s,综合性能较好,满足初期林火识别的需求。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号