一种面向无人机巡检的火点检测与面积估算方法

本发明公开了一种面向无人机巡检的火点检测与面积估算方法，涉及人工智能技术领域。包括以下步骤：S1：火点、人、车的数据集准备；S2：基于改进的轻量级实例分割算法MobileNetV3‑YOLOv8‑Seg，对数据集进行训练，获得目标检测模型；S3：将目标检测模型转换成目标分割模型；S4：通过推理程序调用目标分割模型对无人机拍摄的连续图像帧进行目标检测，获得火点、人、车目标的掩膜mask和矩形标注框box；S5：根据检测获得的掩膜mask和矩形标注框box，计算获得实际场景下火点的面积。本发明实现了轻量化的目标分割网络模型，该模型具有推理效率高、资源占用率低、检测精度高以及小目标检测能力强等优势，并提出线程自适应方法在国产嵌入式平台RK3588中实现了高性能加速推理。