摘要：为了减轻森林火灾对生态系统和人类社会造成的损失,对森林火灾检测技术的研究一直受到广泛关注,但目前各种森林火灾检测技术仍然存在识别精度低等问题。针对这个问题,文章设计了基于注意力机制的 Resnet50 森林火灾检测算法模型,该模型以残差神经网络(Squeeze and Excitation Residual Neural Network,下称 SE-Resnet50)算法为基础,是在以往的 Resnet50 神经网络模型中加入注意力机制来识别是否发生森林火灾,它通过卷积提取图像中的局部信息,然后利用注意力机制进行注意力判断,利用得到的火焰信息和全局信息,最终通过全连接网络得到了可观的检测结果。该模型识别精度较好,相较于 Resnet50 有了很大提升,对森林火灾识别与检测有着重要的现实意义。