基于深度学习的森林火灾识别检测系统的研究与实现

发布时间：2023-09-16 18:01

　　近年来,随着地球气候的变化导致森林火灾的频繁发生,不但给国家造成严重的经济损失,影响生态环境,而且对人类生命安全构成极大威胁。火灾控制,预防为先。如果可以在火灾早期预警,许多火灾可以在大规模灾难发生前扑灭。目前森林火灾的检测方法主要有以下几种:通过卫星生成遥感图像识别、通过瞭望塔人工值守、安排专人巡逻、通过飞机或无人机进行巡视,这些方法都或多或少的存在着不同的问题如卫星遥感监测的实时性和准确性不高,瞭望塔和飞机监测成本过高,地面巡逻工作量大且效率低,传感器容易被环境干扰,精度不高。火灾发生前会由于燃烧产生大量的烟雾,烟雾探测的精确探测可以有效地对火灾进行防范。随着计算机视觉技术的飞速发展,视频图像识别与检测技术已广泛应用于安全、医疗、智能农业、环保等方面。本文主要利用计算机视觉技术对森林火灾早期产生的烟雾进行检测。基于卷积神经网络,提出了两种烟雾检测算法,并融合检测算法设计了林火智能监测系统。最后总结了现有算法的优缺点,并提出了相应的解决方案和进一步的研究方向。本文的主要研究内容如下:1.目前针对森林火灾烟雾视频的研究还没有统一的数据集,通过前期准备阶段的收集和整理,得到21段用于检测...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究工作的背景与意义
    1.2 国内外研究发展现状
        1.2.1 传统视频火灾检测技术
        1.2.2 深度学习在火灾检测中的应用
        1.2.3 林火监测系统的研究现状
    1.3 本文的主要工作与创新
    1.4 本论文的结构安排
第二章 卷积神经网络结构和原理介绍
    2.1 卷积神经网络结构
        2.1.1 池化层
        2.1.2 全连接层
        2.1.3 激活函数
        2.1.4 损失函数
    2.2 卷积神经网络原理
    2.3 实验结果评价方法
    2.4 本章小结
第三章 烟雾视频数据整理和预处理
    3.1 数据集的收集整理和建立
    3.2 视频预处理
        3.2.1 滤波
        3.2.2 运动检测
        3.2.3 颜色特征分析与提取
        3.2.4 烟雾区域运动特征分析与抽取
    3.3 本章小结
第四章 基于2D卷积神经网络的林火烟雾检测
    4.1 二维卷积神经网络介绍
    4.2 基于烟雾候选区和Faster RCNN结合的烟雾探测方法
    4.3 实验与结果分析
    4.4 本章小结
第五章 基于3D卷积神经网络的林火烟雾检测
    5.1 三维卷积神经网络
        5.1.1 3D卷积神经网络的研究进展与现状
        5.1.2 3D卷积
    5.2 基于三维卷积神经网络烟雾检测
        5.2.1 C3D网络模型
        5.2.2 系统整体框架及算法流程
    5.3 实验结果与分析
    5.4 林火检测系统的设计
        5.4.1 数据库结构设计
        5.4.2 系统测试
    5.5 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 后续工作展望
致谢
参考文献



本文编号：3846943