一种基于深度学习的输电走廊山火识别方法

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一种基于深度学习的输电走廊山火识别方法
申请号:CN202410957334
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118887543B
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开的属于输电走廊山火识别技术领域,具体为一种基于深度学习的输电走廊山火识别方法,包括具体步骤如下:构建输电走廊山火图像数据集;对输电走廊山火图像数据集中的输电走廊山火图像进行特征增强;构建了一种基于深度学习的输电走廊山火识别模型,将输电走廊山火图像输入模型中,模型自动识别输电走廊图像中的山火;划分输电走廊山火图像数据集,训练并验证输电走廊山火识别模型;应用输电走廊山火识别模型,本发明通过多层次特征图信息提取,使得模型能够更准确地提取山火特征从而有效提升了在复杂的输电走廊环境下的山火识别准确率,并且通过不断的学习和训练,可以进一步提高山火识别的准确性和效率。
技术关键词
山火识别方法 图像 金字塔池化 识别模型训练 输电走廊监测 特征提取模块 分支 空洞 元素 区域位置信息 山火位置 神经网络参数 山火风险 多层次特征 告警机制 训练集数据 检测头 标注工具
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