摘要
为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型.首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试.模拟结果表明:改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8％,森林火灾则增加了1.3％.
基金项目
教育部人文社会科学研究青年基金(20YJC630154)
国家自然科学基金(62073251)
国家自然科学基金(71501151)
湖北省自然科学基金(2020CFA055)
湖北省自然科学基金(2016CFB467)
中央高校基本科研业务费专项(WUT:2020-VI-004)
NETL
NSTL
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