基于视频的林火烟雾检测算法研究

森林防火一直以来都是世界各国共同关注的一个话题,只有在林火发生前快速、准确的确定着火地点,才能提前采取适当的措施防止火灾的发生。传统的目标检测方法有帧差法、光流法和背景减除法等;如今,随和数值计算设备的改进,许多基于深度学习的目标检测方法开始出现,如基于RCNN的检测算法、基于SSD的检测算法和基于Yolo的检测算法等,本文就各种目标检测算法进行了分析,比较了其优缺点,并对今后目标检测技术的发展进行了展望。