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摘要
森林火灾、野火是一个重大的自然灾害问题,每年全球各地植被都会受到严重的破坏。为了提高森林火灾的防控精度,针对传统方法具有火灾背景复杂、准确率低、效率低等问题,本文提出一种基于Center Net的森林火灾检测算法。Center Net作为一种无锚的方法,将目标定义为一个点,通过关键点估计定位目标的中心点,可以有效避免小目标的漏检。同时基于高效深层特征提取网络Res Net50,融合ECA模块以抑制无用信息,增加模型的特征提取能力。在公开森林火灾数据集上进行实验表明,与其他算法相比,本文提出的森林火灾检测算法误检率低,识别精度达到92.39%,F1值为0.86,Recall值为79.75%,FPS为43.31。本文提出的方法检测精度高,可满足实时检测森林火灾和实施精准施救的要求。
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