基于改进型YOLOv5模型和激光SLAM建图提高森林火灾应对能力的研究

摘要

文章介绍了一种改进型的YOLOv5模型,它结合了数据增强和伪标签技术,以提高森林火灾检测的准确性。该模型在各种数据集上进行评估,并在检测森林环境中的火源方面实现了最先进的性能。此外,提出了一种使用SLAM(同时定位和映射)技术对森林火灾场景进行建模的新方法。该方法利用LiDAR和RGB-D相机构建环境的3D地图,并实时检测火源。实验结果表明,该方法在准确检测森林火源并及时提供警报以防止潜在灾害方面具有有效性,进而为森林火灾安全应用的先进计算机视觉和机器人技术的发展做出了贡献。