[发明专利]一种语义分割的森林火灾检测方法、控制器及存储介质

说明书

本发明公开了一种语义分割的森林火灾检测方法和装置，包括：采集森林火灾遥感图像，建立森林火灾遥感图像数据集；构建对抗样本生成模型；把森林火灾遥感图像输入到对抗样本生成模型，得到具有噪声干扰的森林火灾遥感图像，把具有噪声干扰的森林火灾遥感图像增加到森林火灾遥感图像数据集中；把森林火灾遥感图像数据集的森林火灾遥感图像输入到语义分割网络进行训练，得到最优语义分割网络；把森林火灾遥感图像输入到最优语义分割网络，得到森林火灾足迹信息。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种语义分割的森林火灾检测方法、控制器及存储介质。

背景技术

目前评森林火灾迹地存在依赖大量野外调查，森林火灾迹地样本数据集难以标记，火灾足迹形状不规则，人工观察火灾足迹费时费力，且容易漏掉个别的火灾足迹；此外由于遥感机载遥感雷达影像存在噪声干扰，火灾区域附近的住宅区、水库等区域会严重干扰火灾足迹区域的分割，从而影响图像分割的准确率。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种一种语义分割的森林火灾检测方法、控制器及存储介质，所述一种语义分割的森林火灾检测方法、控制器及存储介质借助深度学习算法提高模型检测准确度，森林火灾足迹目前还没有用到深度特征融合的语义分割方法来实现火灾足迹的检测，以飞机搭载的机载遥感系统可以灵活地对大片森林面积及遥远的山区森林面积进行图像识别，获取森林地表信息，相对于星载遥感，机载遥感影像具有灵活的遥感图像分辨率，可以获得清晰的图像，根据不同次数大范围的机载遥感图像的分割结果，森林维护人员得到火灾足迹信息后实施后期火灾联防处理，森林维护人员可以根据森林火灾足迹的图像的分割图，迅速了解该地区频繁发生火灾的位置信息和时间信息，以及森林火灾发生的蔓延趋势和影响范围，在火灾迹地的信息充分了解后，森林维护人员重点预防联防易发生火灾的区域范围，实施精准的有针对性的综合防控措施。

第一方面，本发明实施例提出一种语义分割的森林火灾检测方法，包括：

采集森林火灾遥感图像，建立森林火灾遥感图像数据集；

构建对抗样本生成模型；

把所述森林火灾遥感图像输入到所述对抗样本生成模型，得到具有噪声干扰的森林火灾遥感图像，把所述具有噪声干扰的森林火灾遥感图像增加到所述森林火灾遥感图像数据集中；

把所述森林火灾遥感图像数据集的所述森林火灾遥感图像输入到语义分割网络进行训练，得到最优语义分割网络；

把所述森林火灾遥感图像输入到所述最优语义分割网络，得到森林火灾足迹信息。

根据本发明实施例的语义分割的森林火灾检测方法，至少具有如下技术效果:在网络训练过程中，采用对抗样本训练方法以增强网络模型的鲁棒性，获得全局感受野，在卷积过程中调整空洞卷积率，从而提高图像分割的准确率。最终把发生过火灾的区域范围完全识别，使网络模型可以准确分割具有噪声扰动的图像。借助深度学习算法提高模型检测准确度，森林火灾足迹目前还没有用到深度特征融合的语义分割方法来实现火灾足迹的检测，以飞机搭载的机载遥感系统可以灵活地对大片森林面积及遥远的山区森林面积进行图像识别，获取森林地表信息，相对于星载遥感，机载遥感影像具有灵活的遥感图像分辨率，可以获得清晰的图像，根据不同次数大范围的机载遥感图像的分割结果，森林维护人员得到火灾足迹信息后实施后期火灾联防处理，森林维护人员可以根据森林火灾足迹的图像的分割图，迅速了解该地区频繁发生火灾的位置信息和时间信息，以及森林火灾发生的蔓延趋势和影响范围，在火灾迹地的信息充分了解后，森林维护人员重点预防联防易发生火灾的区域范围，实施精准的有针对性的综合防控措施。

根据本发明实施例的语义分割的森林火灾检测方法，所述构建对抗样本生成模型如公式(1)所示：

S＝{δ:||δ||_∞≤ε}                  (2)