山林烟雾异常检测方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
山林烟雾异常检测方法及系统
申请号:CN202511089687
申请日期:2025-08-05
公开号:CN120808503A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
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
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于深度学习的病例异常检测方法与系统
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
2
利用热成像与AI的市政管道泄漏点快速检测方法
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
3
一种数字人语音交互优化方法及系统
实时语音 交互优化方法 语音识别模型 音频输出模块 文本
4
基于灌区的多时间尺度水量调度方法
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
5
一种制冷型焦平面红外传感器及其制造方法
传感芯片 红外传感器 转接板 积分电路 砷化镓
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号