本文提出多种基于图像处理和机器学习的森林火灾检测方法，包括利用Hausdorff距离提高检测精度、实时探测被遮挡火焰、半监督学习模型FireMatch和深度度量学习框架FlameFinder。这些方法在不同条件下显著提升了火灾检测的准确性和鲁棒性，为应对日益严重的野火问题提供了有效解决方案。