【摘 要】
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针对传统森林火灾检测手段响应速度慢、效率低、误报率高等问题，设计了无人机搭载的由云台和相机组成的图像采集平台，通过火灾智能识别技术，实时识别监测火灾的发生，并达到了自动抵近侦察及实时态势感知的效果。在火灾智能识别算法方面，提出了improved-YOLOv3算法，通过在特征交互阶段增加yolo层，加强了网络对特征的融合度，从而增加了网络的检测能力。通过与性能相似的网络进行对比测试，验证了改进算法的
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针对传统森林火灾检测手段响应速度慢、效率低、误报率高等问题，设计了无人机搭载的由云台和相机组成的图像采集平台，通过火灾智能识别技术，实时识别监测火灾的发生，并达到了自动抵近侦察及实时态势感知的效果。在火灾智能识别算法方面，提出了improved-YOLOv3算法，通过在特征交互阶段增加yolo层，加强了网络对特征的融合度，从而增加了网络的检测能力。通过与性能相似的网络进行对比测试，验证了改进算法的有效性。测试结果表明，提出的算法检测准确率高、漏检率低、推理速度快，能够适用于实际火灾现场监测。
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