林业与农业 | 浏览量:339下载量:159CSCD:0
导出
收藏
专辑
融合可见光与热红外图像的无人机早期森林火灾深度学习检测
A deep learning-based early forest fire detection method integrating visible light and thermal infrared images from unmanned aerial vehicles
- “"早期森林火灾检测方法可以及早发现火情并为救援工作争取宝贵时间",研究人员提出融合可见光与热红外双模态的EFFNet模型,在RGBT-3M数据集上实现97.2%检测精度,仅1.84M参数量,为无人机实时监测森林火情提供轻量化解决方案。”
- 2026年30卷第6期 页码:1647-1663
DOI:10.11834/jrs.20265227
引用
翻译全文
移动端阅览
AI导读
HTML全文
图( 12 ) 表( 7 )
参考文献
出版信息
数据统计
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
相关作者
徐丹青 南京航空航天大学 电子信息工程学院
吴一全 南京航空航天大学 电子信息工程学院
谢君洋 华中师范大学 城市与环境科学学院;华中师范大学 前沿交叉研究院
林安琪 华中师范大学 城市与环境科学学院;华中师范大学 前沿交叉研究院
张蕊 华中师范大学 城市与环境科学学院;华中师范大学 前沿交叉研究院
雒昱博 华中师范大学 城市与环境科学学院;华中师范大学 前沿交叉研究院
吴文斌 中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所
余强毅 中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所
相关机构
南京航空航天大学 电子信息工程学院
华中师范大学 城市与环境科学学院
华中师范大学 前沿交叉研究院
中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所
江西省地质局地理信息工程大队


