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基于改进YOLOv7模型的森林火灾隐患广域识别方法
1
作者 李钦 《北京测绘》 2025年第11期1636-1641,共6页
由于森林火灾固定识别规则阈值固定在最小范围,多着火点干扰下的火灾位置无法被准确识别,且识别域较窄,难以确认不同阶段的火灾蔓延速度以及范围,对此,本研究提出基于改进你只需看一次第7版(YOLOv7)模型的森林火灾隐患广域识别方法。应... 由于森林火灾固定识别规则阈值固定在最小范围,多着火点干扰下的火灾位置无法被准确识别,且识别域较窄,难以确认不同阶段的火灾蔓延速度以及范围,对此,本研究提出基于改进你只需看一次第7版(YOLOv7)模型的森林火灾隐患广域识别方法。应用雾线Haze-Line去雾算法,分析森林火灾场景中的烟雾分布情况,恢复出森林火灾场景细节,得到清晰的烟雾广域扩散图像,将挤压与激励(SE)注意力机制嵌入YOLOv7模型主干网络,增强烟雾广域扩散图像中的原始火灾特征图表征结果,精准定位烟雾中火焰中心点,降低多着火点干扰程度。将改进后的火灾特征图输入到改进后的YOLOv7模型中,通过锚框、跟踪和识别该火焰目标中心点,扩大识别域,得到火灾蔓延速度以及范围信息,完成森林火灾隐患广域识别。实验结果表明,该方法可以有效得到火焰的颜色、形状、烟雾的扩散形态等,定位到部分微小火焰目标中心点,有效实现对火灾初中后期、火灾蔓延速度以及范围的精确识别。 展开更多
关键词 森林火灾 识别域 注意力机制 雾线去雾算法 改进你只需看一次第7版(yolov7)模型
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