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公开(公告)号:CN119580768A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411641234.4
申请日:2024-11-18
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种森林火灾识别技术领域的基于BP神经网络的森林火灾音频识别方法、介质及产品,方法包括获取待检测的森林火灾音频数据;基于待检测的森林火灾音频数据的频域特征,提取梅尔频率倒谱系数MFCC;将梅尔频率倒谱系数MFCC,输入预先训练的基于BP神经网络的森林火灾音频识别模型,输出森林火灾类别;其中,森林火灾类别包括森林火灾和非森林火灾。本发明相较于传统的视觉监控手段,可以覆盖更广泛的森林区域,在相同的监控范围内,此外,基于BP神经网络的模型训练能够高效处理大量音频数据,快速输出识别结果,进一步提升了森林火灾识别的效率和准确性,解决了现有森林火灾识别技术中覆盖范围有限、成本高、准确性低的问题。