复杂背景下基于深度卷积神经网络的森林火灾识别

• 作者: 丘启敏 傅天驹 林斯俊 田野 郑嫦娥
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 森林火灾识别 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 52-57
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.03.011

摘要

针对森林火灾的特点,提出并设计一种基于深度学习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深度卷积神经网络结构,并对该结构进行训练和测试.并且,针对小样本林火识别存在识别率低的问题,提出一种参数替换方法.结果表明,该方法具备较高的正确率,正确率达到98%.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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田野	北京林业大学工学院	13	85	5.0	9.0
2	郑嫦娥	北京林业大学工学院	11	160	6.0	11.0
3	丘启敏	北京林业大学工学院	3	40	2.0	3.0
4	傅天驹	北京林业大学工学院	2	39	2.0	2.0
5	林斯俊	北京林业大学工学院	1	26	1.0	1.0