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

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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
“研究人员针对早期森林火灾检测中目标尺度小、背景复杂、计算资源受限等关键挑战，提出融合可见光与热红外双模态遥感图像的深度学习检测模型EFFNet，在RGBT-3M数据集上mAP50达97.2%，实现了更高检测精度与轻量化实时性优势，为无人机遥感平台早期森林火灾实时监测提供了新方案。”
- 角色：First author第一作者
- 机构：
  福州大学经济与管理学院, 福州 350108
- 邮箱：jgxy_ydq@fzu.edu.cn
- 简介：杨靛青，研究方向为智能决策与算法优化。E-mail： jgxy_ydq@fzu.edu.cn
杨靛青
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- 机构：
  福州大学经济与管理学院, 福州 350108
吴俊杰
*
2026年30卷第6期页码：1647-1663
DOI：10.11834/jrs.20265227
稿件说明：