森林小面积火灾烟雾增强识别仿真

摘要：

提出森林小面积火灾烟雾增强识别方法,以实现在火灾初期及时发现并控制,防治林火.上述方法通过构建分形模型提取森林小面积火灾烟雾分形特征,基于傅里叶变换采用二维小波变换分解图像并识别烟雾边缘结构,得到可选择性高的小波系数维度以及低频分量子图和高频分量子图,经小波熵计算后,提取图像纹理特征,将分形特征和纹理特征输入YOLOv3网络模型,利用其内置残差模块具备的目标细粒度检测特点的三个尺度特征图,通过两次筛选,实现森林小面积火灾烟雾增强识别.实验证明:烟雾由于本身特性,高低频相对能量较低以及小波熵数值较高,表现出的纹理性较差,边缘结构不如环境中其它干扰物清晰;所提方法可实现森林小面积火灾烟雾增强识别,且选取1/8尺寸特征图识别小面积火灾烟雾准确率更高.

关键词：分形模型、小波变换、低频分量子图、纹理特征、先验框、小波熵

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：359-363