[发明专利]一种基于深度学习的森林火灾检测方法在审
| 申请号： | 202310465262.4 | 申请日： | 2023-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN116503702A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 范书坡;李双全 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/77;G06V10/774 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的森林火灾检测方法，涉及火灾检测技术领域；它的方法如下：使用数据增强方法对训练集中的森林火灾数据集进行数据扩充与增强，将处理后的数据输入特征提取网络，将提取到的特征输入到改进后的YOLOv7网络中，进行训练，并输出检测与识别结果；本发明针对森林火灾场景复杂多变、且森林火灾数据集样本较少的问题，深入研究多种数据增强方法，最后采用Mosaic9数据增强方法对所用森林火灾数据集进行扩充与增强；改进的YOLOv7模型使用的主干特征提取网络的参数依旧很大，使用轻量级框架网络替换YOLOv7原有的特征提取网络，通过使用更少的计算量来加快检测的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 森林 火灾 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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