基于自动化图像识别的火灾模式定量形状分析与空间位置识别的一致分类

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对传统火灾模式分类中主观解释的问题，提出了一种定量分类框架，以提高火灾调查的准确性和一致性。该框架结合人机交互、随机森林模型和空间关系分析，提供了一种综合定性与定量数据的火灾模式分析方法，其分类结果在合成数据上达到93%的精度，并在真实火灾模式上达到83%。

FlameFinder是一个深度度量学习框架，利用无人机热像图监测野火，能够在烟雾中准确检测火焰。通过配对热-RGB图像训练，模型性能得到了提升，超越了FLAME2和FLAME3数据集的基线，并在遮挡场景中表现优于其他模型。

FlameFinder 图像识别 无人机 深度度量学习 热像图 野火监测
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