【摘 要】
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为解决传统森林火灾检测误报率高、响应速度慢等问题,提出了以无人机作为探测平台,地面站作为火灾识别系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。开发了六旋翼无人机平台,通
【机 构】
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豫章师范学院,江西工业贸易职业技术学院,南昌蛋讯电子科技有限公司
【基金项目】
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2018年江西省高等学校教学改革研究项目(JXJG-18-25-3);2019年江西省教育科学规划“十三五”课题(19YB251)
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为解决传统森林火灾检测误报率高、响应速度慢等问题,提出了以无人机作为探测平台,地面站作为火灾识别系统,实现森林火灾的自动探测、识别和定位。开发了六旋翼无人机平台,通过所搭载的红外摄像机和机载计算机获取森林火灾现场图像并实时传回地面。利用地面站对所接收到的火灾图像进行处理,实现对森林火场的在线监测。在森林火灾识别算法方面,提出了O_YOLOv3算法,采用Darknet框架进行网络训练,使用K_means方法自动生成锚点,有效提高火灾识别精度与响应速度。将O_YOLOv3算法与其他几种算法进行对比实验验证本文
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