森林火灾往往会对生态系统和人类社会带来不可修复的破坏,为了降低森林火灾带来的损失,关于森林火灾检测技术的研究一直受到广泛关注。随着科技的进步,森林火灾检测技术也越来越先进,从传统的人工检测到传感器检测和红外检测等,但各种森林火灾检测技术仍然存在可靠性低、造价过高等不足。深度学习算法的分级处理与无监督学习模式在处理图像型数据上具有准确性高、成本低、速度快等优势,因此,本文基于图像型数据,将深度学习算法应用于森林火灾检测领域,致力于开发一种精准高效的森林火灾识别与检测方法。本文的具体研究工作:(1)根据森林火灾识别与目标检测两种实验的特点,分别配置了实验环境,同时建立了相应的图像数据库;(2)利用数据增强技术对森林火灾识别实验中的图像进行预处理,实现了扩充数据和特征增强的效果;对目标检测实验中的数据集进行了候选框标注,并将其制作成固定格式;(3)基于VGG16、Inception V3和Res Net50三种卷积神经网络,利用迁移学习技术建立了森林火灾识别模型,实验结果表明:以Res Net50为框架的森林火灾识别模型性能最好,识别准确率高达99.45%,对测试集识别几乎是瞬间完成;(4)基于Faster R-CNN建立了森林火灾检测模型,通过调整多项参数逐步优化了模型的检测效果,实验结果表明:模型能够准确检测出图像中的火灾区域,为扑救工作提供了火灾位置与火势信息。