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基于CNN
森林火灾检测
研究应用实现
该项目是使用卷积神经网络进行检测森林火灾。 该数据集包含三类图像:“火”、“不火”、“开始火”,总共约 6000 张图像。 该模型可用于从森林的监控录像中检测火灾或火灾的开始或者未发生火灾。 该模型可以实时应用于低帧率监控视频(火灾移动速度不是很快的监控视频),并在发生火灾时发出警报。
2022-09-14 21:05:32
78.18MB
森林火灾检测
火灾检测
森林火灾报警
卷积神经网络
1
森林火灾检测
图像数据集(数据集中标注了真实火情中的烟和火,用于森林防火预警,COCO标签,453张).zip
森林火灾检测
图像数据集(数据集中标注了真实火情中的烟和火,用于森林防火预警,COCO标签,453张).zip
2022-05-07 16:05:57
112.48MB
文档资料
森林火灾检测图像数据集
基于迁移学习的卷积神经网络
森林火灾检测
方法
传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且森林火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络
森林火灾检测
算法,该算法采用迁移学习的方法训练
森林火灾检测
网络模型。在建立的森林火灾数据集上进行实验,结果表明使用该算法进行
森林火灾检测
,准确率可达97%,具有准确率高、误报率低、检测时间短等优点,将其应用在
森林火灾检测
上具有一定的可行性。
2021-12-20 14:09:42
6.52MB
图像处理
森林火灾
迁移学习
卷积神经
1
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