摘要
本申请涉及山林烟雾异常检测技术领域,具体涉及一种山林烟雾异常检测方法,所述方法包括:获取山林环境图像数据;基于改进型YOLOv8深度学习模型处理所述山林环境图像数据,并获取烟雾目标数据;根据所述烟雾目标数据判断是否烟雾异常;若判断为是,则生成山林烟雾异常预警。本申请通过无人机进行数据采集,然后对数据进行预处理,再进行烟雾异常检测,最后实现实时分析与报警并与地面控制中心通信,具有检测精度高、实时性强和覆盖范围广的优点,适用于山林火灾早期预警及环境监测领域。
技术关键词
环境图像数据
深度学习模型
异常检测方法
无人机
红外传感器
异常检测技术
异常检测系统
控制中心
山林火灾
地理信息系统
生成烟雾
图像获取模块
可视化界面
多尺度
抑制算法
无线通信模块
可见光
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异常检测系统
医学图像数据
特征提取模块
分支卷积神经网络
深度学习模型
市政管道
热成像相机
快速检测方法
记录地理位置信息
巡检车
实时语音
交互优化方法
语音识别模型
音频输出模块
文本
实时数据
多时间尺度
混合深度学习模型
修正算法
实时监测数据