基于深度学习的森林火灾检测识别系统的研究及实现
这是一篇关于目标检测,森林火灾,Transformer模型,蒸馏学习,循环对抗生成网络的论文, 主要内容为森林火灾对地球的生态资源和人类的生存发展造成了巨大的危害。传统的人工巡检、传感器检测和遥感检测等技术已经应用于森林火灾的检测中,但存在着可靠性低和造价过高等问题,且难以实现对火灾的实时准确监测和预警。因此,本文旨在利用计算机视觉技术,开发一种高效精准的森林火灾识别和检测方法,以提高对森林火灾的监管能力。本文的具体研究工作如下:为了及时发现火源并避免火势扩大以及消除可能的山火隐患,本文提出了两种适用于高空巡检的森林火灾检测模型,分别为YOLO＿MC和YOLO＿MCLite。其中,YOLO＿MC模型可以有效检测标准图像中的明火和烟雾,而基于此模型进行轻量化设计的YOLO＿MCLite模型则适用于热图像中的高温区域检测。本文介绍了一种基于CSPDark Net网络结构的目标检测模型YOLO＿MC,该模型融合了Transformer和Rep模块,旨在兼顾轻量化特征提取和模块硬件感知力。具体地,设计了轻量化的Transformer模块,应用于主干网络中,以提高模型在轻量化设备上的适用性。在Neck网络中采用Rep模块,同时加入多尺度特征融合能力,以提升模块的硬件感知力和检测性能。最后,采用解耦分支检测器完成对目标的检测任务。此外,还应用蒸馏学习的方法从YOLO＿MC网络中提取出参数更少、轻量化程度更高的网络YOLO＿MCLite,并应用于热图像中高温区域的检测,以实现对森林火灾的预警。在高空遥感拍摄时,烟雾的弥漫会导致火源点难以被准确检测,同时复杂背景、低对比度、光照变化等情况也会对火焰检测造成干扰。为了克服这些问题,本文改进了一种循环对抗生成网络来提高森林火灾的检测准确性。在生成器模块中将轻量化Transformer模块与卷积模块结合以提升对目标细节的感知能力,并设计了多级判别器来提高对生成样本真伪的判别精度。此外,加入了背景损失与边缘损失的计算以优化循环一致性损失函数。实验结果表明,所设计的循环对抗生成网络生成的图片质量比其他网络更好,能够更准确地检测火焰的位置和形状。最后介绍了基于所提算法的林火检测系统的设计。为满足实际需求,该系统采用了B/S架构和面向对象的软件设计方法,实现了视频图像实时浏览、火情识别和火场信息采集等功能。通过详细的系统整体架构和数据库结构设计,该系统能够为林火检测提供有效的支持和帮助,以保护森林资源和人类生命财产安全。
基于视频监测的林火检测算法设计与实现
这是一篇关于森林火灾,视频监测,多特征融合,YOLOv4-Light算法,GXLD算法的论文, 主要内容为森林火灾是全球范围内最频发的自然灾害之一,其在烧毁大面积的森林的同时,也会对全球生态系统造成巨大破坏。视频监测是一种基于计算机视觉的技术,有着可实时、高适应性与高精度等特点,其对于森林火灾的及时精准监测十分有效。目前,基于视频监测的林火检测方法可分为两类:传统图像识别算法和目标检测算法。但传统图像识别算法存在物理特征选取与设计困难、检测精度低等缺陷。而目标检测算法存在网络复杂且参数量大、现有林火数据集质量较差等问题。本文通过人工筛选开源林火数据集、野外实验采集数据与林草局提供的林火视频监测数据,并优化数据标注方法,搭建了一套高质量的林火数据集。针对林火检测方法存在的问题展开研究,主要内容如下:(1)设计与实现一套基于多特征融合的林火检测算法。针对现有森林火灾视频监控设备存在的图像质量问题,选取高斯滤波、均值滤波与饱和度调整作为预处理方法。以烟雾和火焰的颜色、形状作为静态特征进行方法的设计与提取。采用Vi Be算法作为烟雾和火焰的动态特征提取方法。通过多特征融合将静态特征与动态特征进行融合以实现林火检测,并对所实现的多特征融合算法进行性能评价,实验结果表明,本文所提出的颜色特征提取方法相比于其它学者提出的方法具有更好的效果(精确率为71%);形状提取方法的引入更是进一步提高的方法的性能(精确率为82.40%,提高11.40%);所实现的多特征融合的林火检测算法相比于现有传统方法具有精度高、可实时的优势(帧检测率为84.63%,FPS为39.51)。(2)设计与实现了一套基于轻量化卷积神经网络YOLOv4-Light的林火检测算法。针对现有森林火灾监测系统算力不足的情况,本文在YOLOv4算法中引入Mobile Net V3替换其原有的骨干特征提取网络,再将深度可分离卷积引入至加强特征网络与预测网络中,以实现YOLOv4-Light算法,并对算法进行性能分析与对比。算法性能实验结果表明,本文所提出的基于YOLOv4-Light的林火检测算法实现了较好的准确性和实时性。相比于YOLOv4,YOLOv4-Light具有更小的网络参数量(参数量为12,615,535)以及更高的精度(m AP为86.03%),且在林火视频检测中也可以满足实时检测。相比于传统算法和YOLOv4,YOLOv4-Light具有更高的精度(帧检测率为90.30%)与目标完整性。(3)设计与实现了一套基于YOLOX-L-Light和暗通道去雾法的GXLD林火检测算法。GXLD算法采用暗通道去雾法实现对林火视频进行去雾处理,采用本文所提出的YOLOX-L轻量化改进后的YOLOX-L-Light对去雾后的视频进行林火检测。实验结果显示,在精度上,YOLOX-L-Light的m AP与各类别的AP均高于其他模型。在参数量(参数量为3,994,609)上具有比YOLOX-Tiny更少的参数量。消融实验结果显示,本所提出的轻量化方法能够有效降低网络参数并提高网络性能。视频检测性能实验表明,GXLD的林火检测性能上优于目前主流的YOLO算法,其在精度(m AP为87.47%,帧检测率为92.17%)、目标完整性、平均置信度上具有一定的优势,且能在雾天环境下实现较为精准的林火检测(有雾视频的帧检测率为86.38%)。
基于视频监测的林火检测算法设计与实现
这是一篇关于森林火灾,视频监测,多特征融合,YOLOv4-Light算法,GXLD算法的论文, 主要内容为森林火灾是全球范围内最频发的自然灾害之一,其在烧毁大面积的森林的同时,也会对全球生态系统造成巨大破坏。视频监测是一种基于计算机视觉的技术,有着可实时、高适应性与高精度等特点,其对于森林火灾的及时精准监测十分有效。目前,基于视频监测的林火检测方法可分为两类:传统图像识别算法和目标检测算法。但传统图像识别算法存在物理特征选取与设计困难、检测精度低等缺陷。而目标检测算法存在网络复杂且参数量大、现有林火数据集质量较差等问题。本文通过人工筛选开源林火数据集、野外实验采集数据与林草局提供的林火视频监测数据,并优化数据标注方法,搭建了一套高质量的林火数据集。针对林火检测方法存在的问题展开研究,主要内容如下:(1)设计与实现一套基于多特征融合的林火检测算法。针对现有森林火灾视频监控设备存在的图像质量问题,选取高斯滤波、均值滤波与饱和度调整作为预处理方法。以烟雾和火焰的颜色、形状作为静态特征进行方法的设计与提取。采用Vi Be算法作为烟雾和火焰的动态特征提取方法。通过多特征融合将静态特征与动态特征进行融合以实现林火检测,并对所实现的多特征融合算法进行性能评价,实验结果表明,本文所提出的颜色特征提取方法相比于其它学者提出的方法具有更好的效果(精确率为71%);形状提取方法的引入更是进一步提高的方法的性能(精确率为82.40%,提高11.40%);所实现的多特征融合的林火检测算法相比于现有传统方法具有精度高、可实时的优势(帧检测率为84.63%,FPS为39.51)。(2)设计与实现了一套基于轻量化卷积神经网络YOLOv4-Light的林火检测算法。针对现有森林火灾监测系统算力不足的情况,本文在YOLOv4算法中引入Mobile Net V3替换其原有的骨干特征提取网络,再将深度可分离卷积引入至加强特征网络与预测网络中,以实现YOLOv4-Light算法,并对算法进行性能分析与对比。算法性能实验结果表明,本文所提出的基于YOLOv4-Light的林火检测算法实现了较好的准确性和实时性。相比于YOLOv4,YOLOv4-Light具有更小的网络参数量(参数量为12,615,535)以及更高的精度(m AP为86.03%),且在林火视频检测中也可以满足实时检测。相比于传统算法和YOLOv4,YOLOv4-Light具有更高的精度(帧检测率为90.30%)与目标完整性。(3)设计与实现了一套基于YOLOX-L-Light和暗通道去雾法的GXLD林火检测算法。GXLD算法采用暗通道去雾法实现对林火视频进行去雾处理,采用本文所提出的YOLOX-L轻量化改进后的YOLOX-L-Light对去雾后的视频进行林火检测。实验结果显示,在精度上,YOLOX-L-Light的m AP与各类别的AP均高于其他模型。在参数量(参数量为3,994,609)上具有比YOLOX-Tiny更少的参数量。消融实验结果显示,本所提出的轻量化方法能够有效降低网络参数并提高网络性能。视频检测性能实验表明,GXLD的林火检测性能上优于目前主流的YOLO算法,其在精度(m AP为87.47%,帧检测率为92.17%)、目标完整性、平均置信度上具有一定的优势,且能在雾天环境下实现较为精准的林火检测(有雾视频的帧检测率为86.38%)。
面向复杂林区火险环境感知的无线传感器集成设计与实现
这是一篇关于火险环境感知设备,WSN,LoRa,低功耗,NB-IoT,森林火灾的论文, 主要内容为林火监测是实现森林火灾“早发现”的关键环节,森林火灾信息感知则是开展林火监测的四种能力之一。在当前森林火险环境感知领域,常规的方案有:基于3S技术的环境气象因子反演手段评估森林火险,但由于卫星空间分辨率与其重访周期无法平衡,导致森林火险评估的准确度差;利用可见光与热红外成像结合的视频监控技术进行火灾监视,但它易受云雾干扰,且存在明显的滞后性问题,无法实现“早发现”;基于Zig Bee的WSN地面系统实现对森林火险的感知,但却存在着林下通信距离很短和抗干扰能力差等显著缺点,大范围部署时成本巨大。因此,构建新型的大范围、远距离、高精准性的实时森林火险环境感知系统十分重要。本文利用LoRa无线通信技术和NB-IoT物联网技术开展面向复杂林区火险环境感知的无线传感器网络集成设计,通过对节点硬件电路和嵌入式软件控制流程算法的设计,构建了具有智慧感知、信息收集、局部决策、协同调控等优点,能够实现感-传-控应用目的的火险环境感知方案。本文的工作与成果可以概括为:(1)对基于WSN的火险环境感知的设计需求进行了分析和说明,分析了实现该感知系统所需要采集的环境因子种类以及适合复杂林下环境的射频和物联网通信方式,接着对设计原则和总体框架进行了详细的阐述,最后从嵌入式硬件平台和软件平台两方面对本方案的设计内容进行了介绍。(2)对各类节点的功耗进行了具体且全面的分析,并给出了不同电路的能耗计算方法,还提出了延长节点工作寿命、优化节点能耗的多种方案:在硬件电路方面,提出了通过程控开关控制能耗、使用中断-触发唤醒电路优化网络的响应时间、引入无线电唤醒技术解决突发状况下的网络唤醒等能耗控制方案;在软件算法方面,设计了利用火险预测模型调整环境因子采样率、根据时间和空间自适应原则动态调整节点休眠时间和射频信号收发功率等能耗优化方案。此外,为了保障节点工作的稳定性和持久性,还给出了节点(即设备)在野外环境下的多种防护举措。(3)从功能、性能以及整体稳定性三个方面开展相关测试,通过室内室外实验的方式对网络的主要指标进行定性或定量的描述。测试了该WSN系统在林下环境因子智能感知和采集、节点自组网、区域定位和上传数据至云服务器等方面的实际效果,以及在系统中引入优化策略后节点的功耗控制情况和系统稳定性。在这些测试结果进行分析和评价后,还提出了一些有助于节点性能完善和高效部署的建议,如射频天线的指向问题、区域内节点数量计算问题、网络工作寿命预测问题等。
基于深度学习的无人机森林火灾图像识别与分割研究
这是一篇关于森林火灾,无人机图像,识别与分割,GhostNet,ShuffleNetv2,U-Net,Deeplabv3+的论文, 主要内容为森林火灾是林业最可怕的灾害,事关人类的生命和财产安全。目前,无人机技术已被广泛应用在森林火灾监测领域。尤其是,无人机遥感技术在采集火场数据、预测火灾规模和估计火点位置等方面发挥出巨大作用,显著提高了消防人员对火灾态势的感知能力。开展基于无人机图像的森林火灾识别与分割研究,能够辅助消防人员识别早期森林火灾并估计火灾规模,具有较高的研究意义和应用价值。因此,课题针对无人机森林火灾图像识别与分割,利用深度学习技术,开展了以下四方面的研究:(1)针对无人机森林火灾图像识别,提出一种基于C-GhostNet的航空森林火灾图像识别算法。该算法利用Concat操作和通道洗牌改进轻量网络GhostNet中的幻影模块,以解决GhostNet存在的特征表达问题。基于基准FLAME数据集的实验验证表明,在不引进额外参数的前提下,该算法提高了 GhostNet的识别准确率,其速度大约为20 FPS,基本实现了实时识别。(2)针对无人机火灾监测的快速响应要求,进一步提出一种基于R-ShuffleNetv2的实时航空森林火灾图像识别算法。该算法利用残差结构重构ShuffleNetv2中的基础构建单元,以增强网络的特征表达能力。基于基准FLAME数据集的实验验证表明,该算法能够获得比ShuffleNetv2更高的火灾识别准确率,其处理速度大约为31FPS。在权衡精度与速度方面,该算法的综合性能优于(1)中所提方法。(3)针对无人机森林火灾图像分割,提出一种基于F-Unet的航空森林火灾图像分割算法。该算法利用VGG16网络、多尺度特征融合技术和非线性激活函数Mish改进U-Net的结构以提升网络的分割精度。但使用VGG16网络和多尺度特征融合技术会为F-Unet引入额外的参数和计算量,导致影响算法的处理速度。基于基准FLAME分割数据集的实验验证表明,该算法提高了 U-Net的分割准确率,但运行速度仅有9 FPS。(4)针对无人机监测的实时性要求,进一步提出一种基于改进Deeplabv3+的实时航空森林火灾图像分割算法。该算法使用轻量网络MobileNetv3重构Deeplabv3+中的深度卷积神经网络,以达到提高分割速度的目的。然后为了补偿提升速度导致的精度损失,在Deeplabv3+的解码器中额外添加两种浅层特征,以使网络能够解码更多的火灾特征。基于基准FLAME分割数据集的实验验证表明,该算法不仅获得了比Deeplabv3+略好的火灾分割准确率,还大幅度提高了网络的运行速度,其分割速度约为59 FPS。
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