一种基于Faster-RCNN的森林火灾检测与识别方法

摘要

本发明提供一种基于Faster‑RCNN的森林火灾检测与识别方法，步骤如下：1)获取数据，鉴于林火数据采集的特殊性，通过公开的数据集(IEEE Datasets中的“FLAME数据集)获取森林火灾图像数据。2)数据扩充：对林火图片进行平移、翻转、添加噪声等操作扩充数据集。3)制作数据集：对图片中的火焰区域进行标注，并划分数据集。4)训练模型：用搭建好的Faster‑RCNN模型对训练集进行训练，得到训练好的模型。5)模型测试：用生成的模型对测试集图片进行检测。6)对检测出火灾的图片进行信息提取，输出位置信息和时间信息。本发明通过对森林火灾图像的分析，实现对森林火灾的检测，并可以返回火灾发生的大概时间和位置，具有较高的准确率和检测速度，为林区防火的数字化和自动化提供了参考。