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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%。
PDF3 months ago
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
PDF3 months ago
FLAME 扩散器：使用掩码引导扩散生成接地野火图像
机器学习在近年来的机器学习发展中，在各个研究领域，如广泛的火灾检测中带来了好处。然而，小物体检测和罕见物体检测仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个可以使用扩散模型生成真实对应数据集的数据集自动机。具体来说，我们引入了一个遮罩引导
PDF4 months ago
SegNet：一种基于分段的深度学习卷积神经网络方法用于无人机野火检测
通过提出适用于无人机 / 无人机图像的分割神经网络（SegNet）选择方法，该研究旨在缩短特征图以显着提高实时野火检测的处理速度和准确性，从而为全球野火检测增加了实时检测能力、野火检测准确性以及早期野火检测的能力。
PDF4 months ago
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。
PDF5 months ago
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
PDF6 months ago
利用交叉对比图块嵌入进行野火烟雾检测
本研究提出了基于 Swin Transformer 的 Cross Contrast Patch Embedding (CCPE) 模块，用于提取烟雾特征，并引入了 Separable Negative Sampling Mechanism
PDF8 months ago
ACL基于异常检测的高分辨率卫星影像烧毁区提取
利用卫星图像进行野火检测是遥感领域中广泛研究的任务，最近，深度学习方法已成为自动化此任务的可扩展解决方案，尤其是在无监督学习领域，其中没有训练数据可用。本文以矢量量化变分自动编码器 (VQ-VAE) 作为框架，通过离散潜在空间执行无监督的烧
PDF10 months ago
基于迁移学习的野火检测：一项调查
本文调查了不同的公开神经网络模型，这些模型使用安装于山顶或森林瞭望塔上的常规可见光相机来检测野火。在 ImageNet-1K 上预训练并在自定义野火数据集上微调后，评估了这些模型在不同野火图像上的性能，并提供了有关使用迁移学习进行野火检测的
PDFa year ago
使用自主无人机在偏远地区监测野火
本文提出了一种基于无人机的森林火灾监测系统，利用自主无人机提供比当前卫星图像、有人飞机和远程控制无人机更快的监测服务。为了实现这个目标，我们提出了一个分布式领导者 - 跟随者联盟形成模型，它能够聚集一组无人机，共同覆盖指定的监测领域。通过模
PDF5 years ago