基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强方法

作     者：吴福明 宋智豪 王超 符利勇 业巧林 Wu Fuming;Song Zhihao;Wang Chao;Fu Liyong;Ye Qiaolin

作者机构：南京林业大学信息科学技术学院南京210037 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 

基　　金：张家口市崇礼区森林防火综合体系建设无人机巡护监测系统(DA2020001) 

出 版 物：《林业科学》 (Scientia Silvae Sinicae)

年 卷 期：2023年第59卷第6期

页      码：88-101页

摘      要：【目的】提出一种基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强(SMA)方法,以解决因林火样本数据难以获取、各类别分布不均衡、场景表达能力不充分等导致林火检测效果不佳的问题。【方法】以河北省张家口市崇礼区采集的无人机林火图像为研究对象:1)对无人机视频进行预处理,构建原始数据集;2)采用类别统计、标注框中心化等方法分析数据存在的问题,如小目标居多、类别分布不均衡和标注框尺寸分散等;3)针对类别分布失衡问题,引入自适应参数,实现样本动态调整;4)为保证信息跨样本融合的有效性,提出新的参数指标IOA作为判定阈值,并给出合理参考值;5)设计12组消融试验,以无人机采集数据为样本,根据控制变量原则,对比原始数据、随机数据增强、马赛克数据增强和SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4主流算法中的林火检测结果;6)以MAP(平均查准率)为指标,评估不同数据增强方法在同一算法中的效果。【结果】消融试验结果显示,SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4算法中MAP分别为48.16%、82.02%、67.79%,相比原始数据分别提升12.14%、11.50%、36.83%,相比随机数据增强分别提升11.95%、4.86%、16.33%,相比马赛克数据增强分别提升1.06%、18.24%、1.79%。【结论】现有数据增强方法未能充分利用林火数据中蕴涵的信息,SMA方法引入自适应参数可解决样本分布不均衡问题,IOA指标引入能够实现数据跨样本融合。SMA方法在SSD、YOLOv3和YOLOv4算法中MAP相较传统方法均有提升,表现出对林火数据检测的有效性。

主 题 词：森林防火 烟火检测 样本均衡 自适应 数据增强 信息融合 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 0810[工学-土木类] 0907[农学-草药学] 08[工学] 0903[农学-动物生产类] 0838[0838] 0901[农学-植物生产类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11707/j.1001-7488.LYKX20210854

馆 藏 号：203122709...