文献类型：期刊文章

作　　者：王丽霞[1] 夏雪[1] 高凡[1] 刘强[1] 董霙达[1] 郜晓晶[1]

WANG Li-xia;XIA Xue;GAO Fan;LIU Qiang;DONG Ying-da;GAO Xiao-jing(School of Computer and Information Engineering,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010018,Inner Mongolia,P.R.China)

机构地区：[1]内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,内蒙古呼和浩特010018

出　　处：《林产工业》

基　　金：内蒙古自治区自然科学基金项目(2021MS03087);内蒙高等学校科学研究项目“基于特征融合的多形态可见光牧草图像识别技术的研究”(NJZY21492)。

年　　份：2023

卷　　号：60

期　　号：11

起止页码：88-92

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、EBSCO、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于深度学习技术的火灾检测方法迅速发展,为森林火灾检测提供了新的发展方向。介绍了深度学习的概念、主要模型及在森林火灾检测中的优势,详细阐述了不同深度学习模型在森林火灾烟雾与火焰特征的提取、火灾与非火灾图像的分类、火灾的预判跟踪中的应用,并对当前方法进行了总结分析。最后,提出了目前存在的问题以及未来的研究方向,以期为森林火灾检测提供新思路。

关 键 词：森林火灾检测  深度学习  特征提取 图像分类 预判跟踪  

分 类 号：TS3[轻工类] TS396