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基于概率两阶段CenterNet2的林火图像预警检测方法
1
作者
李宝民
王小鹏
+1 位作者
孙茜容
张军平
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第10期1884-1890,共7页
森林火灾的及时预警对于森林保护有着至关重要的作用,由于林中烟火背景复杂、干扰因素较多,检测精度和效率均会受到影响。为此提出了一种基于CenterNet2的林火图像检测方法,采用轻量级主干网络VoVNetV2结合非对称卷积核来提高特征提取...
森林火灾的及时预警对于森林保护有着至关重要的作用,由于林中烟火背景复杂、干扰因素较多,检测精度和效率均会受到影响。为此提出了一种基于CenterNet2的林火图像检测方法,采用轻量级主干网络VoVNetV2结合非对称卷积核来提高特征提取能力和检测速度,同时在加权双向特征金字塔网络中引入注意力机制eSE进行特征融合,提高小目标检测精度,最后采用SIoU损失函数提升目标框回归效果。仿真实验结果表明,该方法能够较准确地进行实时林火检测,且漏报率低。
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关键词
森林火灾
非对称卷积核
注意力机制
SIoU损失函数
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职称材料
题名
基于概率两阶段CenterNet2的林火图像预警检测方法
1
作者
李宝民
王小鹏
孙茜容
张军平
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第10期1884-1890,共7页
基金
国家自然科学基金(61761027)
甘肃省高校产业支撑计划(2023CYZC-40)
甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2022CXZX-547)。
文摘
森林火灾的及时预警对于森林保护有着至关重要的作用,由于林中烟火背景复杂、干扰因素较多,检测精度和效率均会受到影响。为此提出了一种基于CenterNet2的林火图像检测方法,采用轻量级主干网络VoVNetV2结合非对称卷积核来提高特征提取能力和检测速度,同时在加权双向特征金字塔网络中引入注意力机制eSE进行特征融合,提高小目标检测精度,最后采用SIoU损失函数提升目标框回归效果。仿真实验结果表明,该方法能够较准确地进行实时林火检测,且漏报率低。
关键词
森林火灾
非对称卷积核
注意力机制
SIoU损失函数
Keywords
forest fires
asymmetric convolution kernel
attention mechanism
SIoU loss function
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率两阶段CenterNet2的林火图像预警检测方法
李宝民
王小鹏
孙茜容
张军平
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023
0
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