ICCVAug, 2023

FireFly 野火中的仿生数据集

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TL;DR用火花检测为主题的合成数据集 FireFly，使用 Unreal Engine 4 生成，旨在克服现有合成资源的缺乏。研究生成了 19,273 帧数据，用于评估 FireFly 在四种常见目标检测模型上的性能，通过半自动标注过程，并在现实野火情景中比较，取得了最高 8.57% 的平均精度改善。
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发现论文，激发创造
  • FUELVISION: 多模态数据融合和多模型集成算法用于野火燃料映射

    使用多个数据源和方法，通过 Landsat-8 光学图像、Sentinel-1 合成孔径雷达（SAR）图像、PALSAR SAR 图像和地形特征，预测和映射火灾燃料类型和分布。

    Mar, 2024

  • 网络提前探测野火

    用于野火检测的基于网络爬虫的数据集 Pyro，含视频和手动边界框注释，经过数据质量和多样性筛选得到 1 万张图像，使用最先进的物体检测模型进行实验，发现该数据集具有挑战性，并结合其他公共数据集能够获得更好的结果。我们将代码和数据公开供使用。

    Feb, 2024

  • 利用无人机捕捉的烟雾模式进行野火火焰时序分析的隐蔽检测

    本文提出了一种利用 RGB 相机和语义分割等技术实时探测被树木、烟雾、云等自然障碍物掩盖的野火的方法，并将此方法应用于无人机上以实现精准灭火。

    Jun, 2023

  • 野火检测的半监督领域自适应

    基于半监督领域自适应的野火检测新协议，利用具有教师 - 学生基础框架的定位感知物体检测实现翻译方差特征提取，性能明显优于现有基准测试集 HPWREN 的源模型基线平均精度 3.8%。

    Apr, 2024

  • WIT-UAS: 无人机红外热力数据集用于从空中检测人员资产

    我们提供了长波红外感应的野外火灾数据集 (WIT-UAS)，用于在野外火灾环境中对机组和车辆资产进行监测。这是首个专注于野外火灾环境的资产检测数据集，通过该数据集进行训练可以显著降低虚警率。

    Dec, 2023

  • 无人机网络实时野火检测的硬件加速

    本研究旨在开发一种实时图像分类和火灾分割模型，通过对 Jetson Nano P3450 的硬件加速以及 TensorRT 的影响进行综合研究，以在无人机 (UAV) 的计算和能量约束下提高火灾分类的准确性和速度。结果显示与无硬件优化模型相比，分类速度提高了 13％，同时损失和准确性在原始值的 1.225％范围内。

    Jan, 2024

  • Sen2Fire：一个使用 Sentinel 数据进行野火检测的具有挑战性的基准数据集

    利用卫星图像进行野火监测在实际应用中具有重要的潜力。为了推动机器学习算法在这一领域的发展，本研究引入了 Sen2Fire 数据集，这是一个专门用于野火监测的具有挑战性的卫星遥感数据集。通过选择特定的波段组合，采用标准化烧伤比（NBR）和标准化植被指数（NDVI）等光谱指数的组合，优化了野火的检测效果。另外，本研究强调了集成 Sentinel-5 气溶胶数据对野火监测的积极影响。

    Mar, 2024

  • 消防应用增强现实的嵌入式深度学习系统

    本研究旨在利用最新技术（例如深度学习、点云技术、红外成像技术、增强现实平台等）来提高消防员在火灾环境中的情境意识，并改善场景导航。我们设计并构建了一个嵌入式原型系统，该系统可以利用从消防员个人防护装备中内置摄像头中流传输的数据来捕捉热图像、RGB 彩色图像和深度图像，进而实时分析所有数据并将处理后的图像通过无线流媒体传回给消防员，以增强现实方式表现出分析结果，并指示消防员注意烟雾和火焰中隐藏的物体，如门窗等。

    Sep, 2020

  • 热图像校准和修正的非配对循环一致对抗网络

    本文介绍了一种提高当前航拍野火数据集质量的方法，旨在适应相机技术的进步，并提出了一种基于 CycleGAN 的流程以及一种新颖的融合方法，通过将配对的 RGB 图像作为属性调节器集成到两个方向的生成器中，从而提高了生成图像的准确性。

    Jan, 2024

  • 使用基于游戏的框架开发 “野外” 情感数据集

    本文提出了一个基于游戏的数据采集框架，使用深度学习方法构建情感分类器，并以情感网络游戏为接口，自动采集带标签的情感图像。通过比较测试结果，说明由于数据规模大、平衡性好，该数据集可用于构建比 CIFE 训练得到的情感检测器更加稳健的情感检测器。

    Jul, 2016