基于深度学习的森林火灾烟雾监测 |
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引用本文: | 郑琰睿,杨林剑,李曙光,张永炬.基于深度学习的森林火灾烟雾监测[J].林业资源管理,2023(4):150-160. |
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作者姓名: | 郑琰睿 杨林剑 李曙光 张永炬 |
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作者单位: | 1. 浙江科技学院自动化与电气工程学院;3. 台州学院智能制造学院 |
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摘 要: | 为了第一时间发现森林火灾,避免因森林火灾造成严重后果,提出以森林火灾烟雾为主要目标的检测模型YOLO-SCW,在YOLOv7的基础上,引入SPD-Conv层,以减小特征提取过程中小目标特征缺失的问题。之后在检测头金字塔池化部分增加坐标准意力机制模块,通过将位置信息编码到通道中,增加了模型对目标的关注度,并且减少了背景对检测效果的干扰。最后,通过WIoU矩形框损失函数,提高了预测框的回归速度与精度。在测试过程中,改进后的YOLO-SCW较YOLOv7模型mAP提高了9.1%,并减少了误检与漏检现象,证明YOLO-SCW有着更好的特征提取能力与泛化能力,对森林火灾烟雾监测任务表现出色。
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关 键 词: | YOLO-SCW 森林火灾烟雾监测 目标检测 深度学习 损失函数 |
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