【摘 要】
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近年来,四川等地频发的森林火灾给国家造成巨大的经济损失与人员伤亡。森林山火检测任务中,传统传感器的检测方法存在效率低、预警滞后等缺点。基于长焦、高分辨率摄像头的森林早期预警方法覆盖范围广、时效性强。本文基于深度神经网络进行目标检测,充分考虑多帧图像间的时序信息,利用时空可分离的混合卷积模型提高烟雾检测性能。相较于主流的3D卷积神经网络,本文提出的模型在网络层数显著增加的同时参数量减小,误报率降低。
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近年来,四川等地频发的森林火灾给国家造成巨大的经济损失与人员伤亡。森林山火检测任务中,传统传感器的检测方法存在效率低、预警滞后等缺点。基于长焦、高分辨率摄像头的森林早期预警方法覆盖范围广、时效性强。本文基于深度神经网络进行目标检测,充分考虑多帧图像间的时序信息,利用时空可分离的混合卷积模型提高烟雾检测性能。相较于主流的3D卷积神经网络,本文提出的模型在网络层数显著增加的同时参数量减小,误报率降低。主要研究内容如下:（1）构建山火烟雾数据集。由于本文采用长焦摄像机,其远距离成像与目前所公开的森林火灾近距离图像数据差异大。同时在森林中进行真实燃烧实验收集烟雾数据不具有可行性。本文首先采用流体仿真软件生成若干烟雾模型,其次融合烟雾模型与背景,构建了图片数据集与视频数据集。通过调整烟雾位置、尺寸、透明度等参数,形成更真实的图像数据。（2）设计基于Faster R-CNN的目标检测模型。本文通过在Faster R-CNN的主干网络中引入特征金字塔结构,实现了有效检测不同尺度烟雾目标的效果。在满足实时性要求的同时,双段式检测模型Faster R-CNN可以进一步提高准确度。为了提高召回率,在模型的输出结果筛选阶段,本文采用低阈值策略,保留更多的真实烟雾检测框。（3）提出Faster R-CNN+Merge Box+MR（2+1）D的整体框架。真实场景干扰较多,召回率的提高导致误报率较高,本文提出了基于时空可分离卷积的MR（2+1）D模型降低误报率。针对检测框时空不一致的问题,本文设计了候选框融合模块Merge Box连接Faster R-CNN与MR（2+1）D。通过实验充分验证了所提框架的有效性。
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