摘要
本公开涉及一种森林火灾检测方法、装置及介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:获取森林火灾图像;将所述森林火灾图像输入森林火灾检测模型,得到检测结果,其中,所述森林火灾检测模型是对YOLOv10网络结构进行改进之后得到的模型,所述YOLOv10网络结构包括Neck部分,对YOLOv10网络结构进行改进,包括:构建C2f_Faster_EMA模块;将所述Neck部分的C2f模块替换为所述C2f_Faster_EMA模块。本公开增强了对火焰、烟雾等小目标的特征聚焦能力,提升了推理速度,自适应校准通道权重,强化火灾相关特征,抑制植被遮挡,且支持权重动态调节。
技术关键词
森林火灾检测方法
网络结构
森林火灾检测装置
支持权重
全局平均池化
注意力
计算机程序指令
图像处理模块
图像获取模块
人工智能技术
存储器
处理器
通道
可读存储介质
植被
系统为您推荐了相关专利信息
YOLOv3模型
YOLOv3算法
分析卷积神经网络
卷积神经网络算法
模块
联合收获机
深度神经网络
测量点
仿真数据
调平机构
哈希编码方法
卷积神经网络提取
信号特征
卷积神经网络特征提取
建立映射关系
钛合金管材
表面缺陷检测方法
缺陷分析
超声波传感器
缺陷特征提取