实验中所使用的样本来自点火实验中所拍摄的现场图片以及网络上森林火灾的相关图片。训练集中有 968 张森林背景图片，946 张复杂的森林火灾图片;测试集中有80 张森林背景图片，102 张复杂的森林火灾图片。训练集与测试集每一张图片均不重复。      针对森林火灾的特点，提出并设计一种基于卷积神经网络的森林火灾图像识别方法。通过实验，给出用于复杂背景下森林火灾识别的卷积神经网络结构，并对该结构进行训练和测试。结果表明，该方法具备较高的正确率，正确率达到 95% 。同时网络可自动提取特征，无需对输入图像进行复杂预处理，克服了传统算法许多固有的缺点，将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。最后，我们结合flaks框架构建了一个森林大火识别的API，在该系统下，我们通过后端调用模型，在页面中选择上传的图片，便可获得预测结果。

基于Matlab的火灾图像预处理-基于Matlab的火灾图像预处理.pdf 摘 要:本文研究了在Matlab 环境下如何对图像,特别是火灾图像进行预处理。预处理的过程分为两个步骤,包括火灾图像的增强和滤波。用一些Matlab 的处理实验来分析说明各种方法对火灾图像预处理后所得到的效果。 关键词:Matlab 预处理 图像增强 图像滤波 1 Matlab简介 2 火灾图像的预处理    2.1 火灾图像增强    2.2 火灾图像滤波处理 中间省略........................ 3 结语 本文对在Matlab环境下,如何进行火灾的图像的预处理做了详细的论述,对几个重要的图像预处理过程都用相关的Matlab 实验做了效果的演示,并得到了明显的说明作用。特别要指出的是,在图像处理中,图像预处理对最终图像的分割效果的好坏起决定性作用, 因此,图像预处理是图像分割,乃至最后的图像模式识别的最重要的处理过程。

采用共享内存技术，使客户端火灾图像探 测软件与服务器端监控平台共享图像数据；采用实 时传输技术，确保火灾图像探测软件能够获得即时 数据；采用新型抑制和降低噪声技术，在不降低火 灾图像探测软件处理速度的前提下提高分析精度

通过模拟火灾实验，利用移动的CCD摄像头，实现图像的动态获取或传输。重点研究火灾图像的阈值处理、边缘检测、链码提取等图像处理算法。并且用MATLAB语言编程处理实验图像，计算出火焰图像的面积周长圆形度等特征值。从而总结出火焰发生时具有火焰面积增大、边缘抖动等特征。获得了火灾早期判断的依据。