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基于YOLO5的无人机智能火情巡检系统研究: 收藏
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引用; 《中国宽带》2023年第3期19卷 193-195页; 作者：倪卫国黄晓荣栗鑫陈宇嘉蒋衫科广州民航职业技术学院无人机学院广州民航职业技术学院民航经营管理学院; 基于深度学习的图像智能识别技术,被越来越多地应用于无人机自动巡检系统当中,其中主流的多特征融合、基于BP神经网络以及基于SVM的烟雾与火情识别技术在实时监测、机载设备模型转化及处理速度上存在较大缺陷,本文设计了一种基于YOLO5...; 基于深度学习的图像智能识别技术,被越来越多地应用于无人机自动巡检系统当中,其中主流的多特征融合、基于BP神经网络以及基于SVM的烟雾与火情识别技术在实时监测、机载设备模型转化及处理速度上存在较大缺陷,本文设计了一种基于YOLO5深度学习模型的无人机智能识别系统,可实现算法学习、模型转化、自动图像与视频巡检识别及预报警功能,经测试巡检功能完备、识别率较高、误判率较低,降低了人力资源的投入成本,提高了火情监测的效率和可操作性,该系统在复杂地理条件下飞行,提供实时的图像和数据,有助于在山区、密林等地形中进行有效的监测,弥补了传统监测方法的不足,为火灾的预防和治理提供了先进的技术手段,对于保护森林资源、财产和人员安全具有重要的现实意义。; 来源：详细信息评论

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