公开(公告)号：CN117437562A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311625016.7

申请日：2023-11-30

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 范习健 ,  业巧林 ,  杨堃 ,  杨绪兵 ,  符利勇

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及森林火灾进行早期预防和检测技术领域，具体为一种基于无人机遥感图像的野外烟火快速检测方法，包括无人机采集火灾后的遥感图像；对无人机采集的遥感图像输入到YOLOv5模型的解码器进行数据预处理，获取其中的显著烟火目标的遥感图像。本发明，采取了一种新型的单阶段anchor‑free结构ObjectBox，平等对待不同级别尺度的目标，提升模型识别正确样本的能力；采用视觉注意力机制SimAM，加强关注网络感兴趣区域，提高模型识别小目标的准确率；同时引入新的模块Bot，它可以有效地减少模型的训练参数，提高训练效率，本发明的目标检测模型在无人机遥感场景下野火、烟雾目标，均取得了最佳的检测效果，且具有很强的实时性，可实际部署在无人机森林火灾预警系统。

公开(公告)号：CN118115895A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410004334.X

申请日：2024-01-03

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 范习健 ,  业巧林 ,  杨堃 ,  杨绪兵 ,  符利勇

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的航空林火图像识别方法，包括以下步骤：通过无人机采集林火视频数据，通过数据预处理进而构建样本数据集，并按比例划分为训练集和测试集；选用10层ViT为主干网络构建航空林火图像识别模型，采用交叠滑动窗口方式将训练集中的航空林火图像序列化展开，且嵌入位置信息后作为第1层ViT的输入；通过多头自注意力和多层感知器机制批量嵌入第10层ViT来提取前9层ViT的区域选择模块；采用对比特征学习策略，构建目标损失函数对所述航空林火图像识别模型进行训练和优化，通过测试集评估模型性能。本发明具有较好泛化能力和鲁棒性，对提高火情、火险应对处置能力和效率及预防森林火灾发生具有重要意义。