【摘 要】
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森林火灾的发生不仅会对森林生态系统造成严重破坏,还会对公众的生命和财产安全构成严重威胁,因此森林火灾的早期防控已成为世界各国保护森林资源的首要任务。视频监控技术由于具有覆盖面积广、响应速度快等特点被广泛的应用于森林火灾早期防控中。烟雾的产生是森林火灾发生的早期征兆,通过塔台安装的摄像机实时采集视频信息,结合基于视频及图像的烟雾检测算法可及时发现森林火灾的发生。然而,传统的烟雾特征提取检测方法存在应
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森林火灾的发生不仅会对森林生态系统造成严重破坏,还会对公众的生命和财产安全构成严重威胁,因此森林火灾的早期防控已成为世界各国保护森林资源的首要任务。视频监控技术由于具有覆盖面积广、响应速度快等特点被广泛的应用于森林火灾早期防控中。烟雾的产生是森林火灾发生的早期征兆,通过塔台安装的摄像机实时采集视频信息,结合基于视频及图像的烟雾检测算法可及时发现森林火灾的发生。然而,传统的烟雾特征提取检测方法存在应用场景较为单一且烟雾检测率不高等问题。因此,本文利用早期林火烟雾存在扩散运动这一重要特性,结合林火视频中动态的时空信息,设计了基于深度学习的视频烟雾检测模型,旨在提升烟雾检测准确率,为森林火灾监测与防控提供必要的技术支持。具体工作内容如下:（1）构建了林火图像烟雾检测数据集和林火视频烟雾检测数据集。首先,针对不同风速、云台抖动、光照等因素的真实场景环境,通过瞭望塔台安装的网络摄像头采集真实场景烟雾和非烟雾视频;其次,收集公开的包含森林火灾场景的早期烟雾视频;最后根据烟雾颜色、形态等的差异完成数据集的构建,并使用标注软件lableimg对两个数据集进行标注。（2）研究了基于Faster R-CNN的视频图像烟雾检测方法。为充分利用单帧烟雾图像的空间位置及语义信息,本文针对森林火灾预热阶段前期产生烟雾尺度变化剧烈的特点,分别对模型进行多尺度烟雾图像特征提取和视野膨胀操作。采用本文构建的包含烟雾和非烟雾的林火图像烟雾检测数据集进行验证,实验表明检测模型可以对林火视频中烟雾的位置进行定位,并有效提升了烟雾识别的准确率。（3）设计了基于全局-局部特征融合的视频序列烟雾检测方法。为充分利用林火视频的时序信息,本文以Faster R-CNN视频图像烟雾检测模型为基础,通过关联模块对烟雾区域候选网络提取的高级语义抽象特征进行时间上下文的全局-局部特征融合,并引入了长时记忆模块进一步增大特征的融合范围。采用本文构建的林火视频烟雾检测数据集进行验证,实验表明通过全局-局部特征融合模块能够达到有效抑制烟雾误报率和提升烟雾检测率的目的。
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