复杂背景下基于深度卷积神经网络的森林火灾识别

作     者：傅天驹 郑嫦娥 田野 丘启敏 林斯俊 FU Tian-ju;ZHENG Chang-e;TIAN Ye;QIU Qi-min;LIN Si-jun

作者机构：北京林业大学工学院北京100083 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(31200544) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(YX2013-14) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110014120012) 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2016年第3期

页      码：52-57页

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。

主 题 词：图像处理 森林火灾识别 深度学习 卷积神经网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-2475.2016.03.011

馆 藏 号：203115133...