摘要
本发明涉及森林火灾识别预警技术领域,具体涉及一种基于超分辨率神经算子的森林火灾预警方法及系统,具体如下:提取待识别的低分辨率森林火灾图像的初始特征图;构建超分辨率特征捕捉网络,三个HAFM层次化注意力融合模块、MSMO多尺度映射算子模块、超分辨率特征融合模块和超分辨率图像重建模块,将初始特征图输入至超分辨率特征捕捉网络,最终输出超分辨率图像;构建森林火灾识别模块,将超分辨率图像输入至ResNet‑18神经网络模型中,得到识别特征,最后识别特征经过全连接层处理得到森林火灾图像的识别结果,并根据识别结果判断是否进行预警。本发明可以解决现有森林火灾识别检测中存在低分辨率火灾图像无法准确识别和及时预警的问题。
技术关键词
森林火灾预警方法
注意力
图像投影模块
融合特征
识别特征
超分辨率图像重建
滑动窗口机制
分支
识别模块
神经网络模型
森林火灾预警系统
采样模块
上采样
多尺度
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图像展示方法
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人体关键点
遥感图像处理方法
融合特征
通道注意力机制
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多尺度特征融合
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注意力
智能校准
中央控制器
多传感器融合
电梯层门门锁
注意力机制
语义分割模型
卷积模块
工业相机