[发明专利]基于深度学习的森林火灾探测方法在审
| 申请号： | 202010328119.7 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111539325A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 陈功锁;周相兵;辜建刚;沈少朋 | 申请（专利权）人： | 四川旅游学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都赛恩斯知识产权代理事务所(普通合伙) 51212 | 代理人： | 张帆;肖国华 |
| 地址： | 610100 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的森林火灾探测方法，包括：自建火灾数据集，在自建的火点数据集中训练第一DCNN火点探测模型，待误差减小到一定阀值时停止训练保存所有卷积层的权重；给定新的数据集并定义模型，使用步骤1中预训练的权重初始化新定义的模型，使用新的数据集训练第二DCNN火点探测模型；任意给定一张图片，使用训练完成的第二DCNN火点探测模型进行预测，即可判断该图像是否存在火点。本发明与其他基于卷积神经网络的森林火灾探测方法相比，能够有效的降低火灾误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 森林 火灾 探测 方法 | ||
【主权项】：
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