【摘 要】
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森林火灾是林业最可怕的灾害,事关人类的生命和财产安全。目前,无人机技术已被广泛应用在森林火灾监测领域。尤其是,无人机遥感技术在采集火场数据、预测火灾规模和估计火点位置等方面发挥出巨大作用,显著提高了消防人员对火灾态势的感知能力。开展基于无人机图像的森林火灾识别与分割研究,能够辅助消防人员识别早期森林火灾并估计火灾规模,具有较高的研究意义和应用价值。因此,课题针对无人机森林火灾图像识别与分割,利用深
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（No.61833013）“面向森林环境监测的自主高可靠多无人机系统关键技术研究”；
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森林火灾是林业最可怕的灾害,事关人类的生命和财产安全。目前,无人机技术已被广泛应用在森林火灾监测领域。尤其是,无人机遥感技术在采集火场数据、预测火灾规模和估计火点位置等方面发挥出巨大作用,显著提高了消防人员对火灾态势的感知能力。开展基于无人机图像的森林火灾识别与分割研究,能够辅助消防人员识别早期森林火灾并估计火灾规模,具有较高的研究意义和应用价值。因此,课题针对无人机森林火灾图像识别与分割,利用深度学习技术,开展了以下四方面的研究:（1）针对无人机森林火灾图像识别,提出一种基于C-GhostNet的航空森林火灾图像识别算法。该算法利用Concat操作和通道洗牌改进轻量网络GhostNet中的幻影模块,以解决GhostNet存在的特征表达问题。基于基准FLAME数据集的实验验证表明,在不引进额外参数的前提下,该算法提高了 GhostNet的识别准确率,其速度大约为20 FPS,基本实现了实时识别。（2）针对无人机火灾监测的快速响应要求,进一步提出一种基于R-ShuffleNetv2的实时航空森林火灾图像识别算法。该算法利用残差结构重构ShuffleNetv2中的基础构建单元,以增强网络的特征表达能力。基于基准FLAME数据集的实验验证表明,该算法能够获得比ShuffleNetv2更高的火灾识别准确率,其处理速度大约为31FPS。在权衡精度与速度方面,该算法的综合性能优于（1）中所提方法。（3）针对无人机森林火灾图像分割,提出一种基于F-Unet的航空森林火灾图像分割算法。该算法利用VGG16网络、多尺度特征融合技术和非线性激活函数Mish改进U-Net的结构以提升网络的分割精度。但使用VGG16网络和多尺度特征融合技术会为F-Unet引入额外的参数和计算量,导致影响算法的处理速度。基于基准FLAME分割数据集的实验验证表明,该算法提高了 U-Net的分割准确率,但运行速度仅有9 FPS。（4）针对无人机监测的实时性要求,进一步提出一种基于改进Deeplabv3+的实时航空森林火灾图像分割算法。该算法使用轻量网络MobileNetv3重构Deeplabv3+中的深度卷积神经网络,以达到提高分割速度的目的。然后为了补偿提升速度导致的精度损失,在Deeplabv3+的解码器中额外添加两种浅层特征,以使网络能够解码更多的火灾特征。基于基准FLAME分割数据集的实验验证表明,该算法不仅获得了比Deeplabv3+略好的火灾分割准确率,还大幅度提高了网络的运行速度,其分割速度约为59 FPS。
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