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基于遥感+GIS的山火检测及火势蔓延监控平台实现
被引量：
3
1
作者
杨知
刘宇舜
+6 位作者
李闯
张思航
朱理宏
刘彬
刘畅
张振威
徐英辉
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024年第1期51-56,共6页
基于遥感与Web GIS技术,构建了山火检测及火势蔓延监控平台,主要包括多模型联合的火点检测、基于Rothermel模型的地表火蔓延模拟和基于粒子模拟的三维可视化等功能。系统在多源遥感数据的基础上,联合多项火点检测模型,实现高温异常点的...
基于遥感与Web GIS技术,构建了山火检测及火势蔓延监控平台,主要包括多模型联合的火点检测、基于Rothermel模型的地表火蔓延模拟和基于粒子模拟的三维可视化等功能。系统在多源遥感数据的基础上,联合多项火点检测模型,实现高温异常点的定位,并模拟不同下垫面及气象等因子影响下的火势蔓延过程,进而建立直观的可视化模拟。文章以大同市森林火灾为例,验证系统的可行性,结果表明该系统能够有效检测火点并模拟预测火势蔓延情况,对于提高山区森林防灭火工作水平,减少人员伤亡和财产损失,保护生态环境提供技术支撑。
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关键词
山火检测
火势蔓延模拟
遥感
三维可视化
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职称材料
改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法
2
作者
黄力
吴珈承
《现代电子技术》
北大核心
2025年第9期173-179,共7页
针对山火严重威胁输电线路安全的问题,提出一种改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法。选用ResNeSt50作为主干网络以提升模型性能,同时在主干网络后面加入递归特征金字塔(RFP)以增强模型在多尺度上的特征提取能力。采用CIoU Los...
针对山火严重威胁输电线路安全的问题,提出一种改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法。选用ResNeSt50作为主干网络以提升模型性能,同时在主干网络后面加入递归特征金字塔(RFP)以增强模型在多尺度上的特征提取能力。采用CIoU Loss回归损失函数以提高边界框回归速率和定位精度,使用Focal Loss分类损失函数以提高对小目标的烟雾和火焰检测精度。运用Kmeans++聚类算法对烟雾和火焰数据进行anchor尺寸优化,以提高算法的检测准确率。利用数据增强技术来解决图像数量不足和天气环境变化影响检测精度的问题。经过训练和测试,结果显示改进后的Faster RCNN方法在平均精度均值上达到了95.54%,比原模型提高了7.39%,能够有效识别输电线路附近产生的烟雾和火焰,满足山火检测准确性和实时性的要求。
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关键词
深度学习
山火检测
烟雾
检测
Kmeans++
ResNeSt50
CIoU
Loss
Focal
Loss
RFP
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职称材料
一种改进的DETR输电线通道山火烟雾检测方法
被引量：
5
3
作者
张政
何慧
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期670-675,共6页
输电线通道中的火灾会对电力系统的正常运行造成极大的安全隐患,但由于山火烟雾的形状、大小和颜色变化多样导致传统图像方法检测精度较差.为了提高山火检测精度,本文提出一种基于改进DETR的输电线通道山火检测方法.首先,在特征提取阶...
输电线通道中的火灾会对电力系统的正常运行造成极大的安全隐患,但由于山火烟雾的形状、大小和颜色变化多样导致传统图像方法检测精度较差.为了提高山火检测精度,本文提出一种基于改进DETR的输电线通道山火检测方法.首先,在特征提取阶段加入多尺度特征信息,并利用空洞卷积提高算法对底层特征的感知能力;然后,引入相对位置编码对Transformer模块中的自注意力机制进行改进;其次,利用CIOU对算法的损失函数进行调整;最后,在标注好的输电线通道山火数据集上对改进后算法进行模型训练和测试.实验结果表明,本文所提出的改进后的DETR模型平均精度可达到84.77%,与原始DETR算法相比提高了6.52%,与其它主流目标检测算法对比,本文提出的山火检测模型可有效识别输电线通道中的山火目标并达到较高的检测精度.
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关键词
山火
烟雾
检测
深度学习
目标
检测
多尺度特征信息
相对位置编码
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职称材料
题名
基于遥感+GIS的山火检测及火势蔓延监控平台实现
被引量：
3
1
作者
杨知
刘宇舜
李闯
张思航
朱理宏
刘彬
刘畅
张振威
徐英辉
机构
中国电力科学研究院有限公司
国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
安徽送变电工程有限公司
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024年第1期51-56,共6页
基金
国家电网公司总部科技项目“输配电线路外破与洪涝星地协同应急监测关键技术研究及应用”(5108202218280A2359XG)。
文摘
基于遥感与Web GIS技术,构建了山火检测及火势蔓延监控平台,主要包括多模型联合的火点检测、基于Rothermel模型的地表火蔓延模拟和基于粒子模拟的三维可视化等功能。系统在多源遥感数据的基础上,联合多项火点检测模型,实现高温异常点的定位,并模拟不同下垫面及气象等因子影响下的火势蔓延过程,进而建立直观的可视化模拟。文章以大同市森林火灾为例,验证系统的可行性,结果表明该系统能够有效检测火点并模拟预测火势蔓延情况,对于提高山区森林防灭火工作水平,减少人员伤亡和财产损失,保护生态环境提供技术支撑。
关键词
山火检测
火势蔓延模拟
遥感
三维可视化
Keywords
wildfire monitoring
fire spread simulation
remote sensing
3D visualization
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
X915.5 [环境科学与工程—安全科学]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S762.2 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法
2
作者
黄力
吴珈承
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第9期173-179,共7页
基金
湖北省自然科学基金项目(2020CFB376)。
文摘
针对山火严重威胁输电线路安全的问题,提出一种改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法。选用ResNeSt50作为主干网络以提升模型性能,同时在主干网络后面加入递归特征金字塔(RFP)以增强模型在多尺度上的特征提取能力。采用CIoU Loss回归损失函数以提高边界框回归速率和定位精度,使用Focal Loss分类损失函数以提高对小目标的烟雾和火焰检测精度。运用Kmeans++聚类算法对烟雾和火焰数据进行anchor尺寸优化,以提高算法的检测准确率。利用数据增强技术来解决图像数量不足和天气环境变化影响检测精度的问题。经过训练和测试,结果显示改进后的Faster RCNN方法在平均精度均值上达到了95.54%,比原模型提高了7.39%,能够有效识别输电线路附近产生的烟雾和火焰,满足山火检测准确性和实时性的要求。
关键词
深度学习
山火检测
烟雾
检测
Kmeans++
ResNeSt50
CIoU
Loss
Focal
Loss
RFP
Keywords
deep learning
wildfire detection
smoke detection
Kmeans++
ResNeSt50
CIoU Loss
Focal Loss
RFP
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种改进的DETR输电线通道山火烟雾检测方法
被引量：
5
3
作者
张政
何慧
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期670-675,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020MS012)资助.
文摘
输电线通道中的火灾会对电力系统的正常运行造成极大的安全隐患,但由于山火烟雾的形状、大小和颜色变化多样导致传统图像方法检测精度较差.为了提高山火检测精度,本文提出一种基于改进DETR的输电线通道山火检测方法.首先,在特征提取阶段加入多尺度特征信息,并利用空洞卷积提高算法对底层特征的感知能力;然后,引入相对位置编码对Transformer模块中的自注意力机制进行改进;其次,利用CIOU对算法的损失函数进行调整;最后,在标注好的输电线通道山火数据集上对改进后算法进行模型训练和测试.实验结果表明,本文所提出的改进后的DETR模型平均精度可达到84.77%,与原始DETR算法相比提高了6.52%,与其它主流目标检测算法对比,本文提出的山火检测模型可有效识别输电线通道中的山火目标并达到较高的检测精度.
关键词
山火
烟雾
检测
深度学习
目标
检测
多尺度特征信息
相对位置编码
Keywords
mountain fire smoke detection
deep learning
object detection
multi-scale feature information
relative position encoding
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遥感+GIS的山火检测及火势蔓延监控平台实现
杨知
刘宇舜
李闯
张思航
朱理宏
刘彬
刘畅
张振威
徐英辉
《灾害学》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
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职称材料
2
改进Faster R-CNN的输电线路山火图像检测方法
黄力
吴珈承
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种改进的DETR输电线通道山火烟雾检测方法
张政
何慧
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
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