摘 要：对近年来国内外森林防火系统以及应用于森林火灾的检测算法现状进行研究，针对前后端融合不足等问题提供一种解决方案。在筑牢森林防火防线的基础上，运用无人机遥感技术对目标区域森林进行日常巡检及数据采集，采用深度学习算法对无人机传回数据进行分析、诊断、反演，搭建微信小程序及数字孪生平台，设计一种自动化、智能化的森林防火安全系统，为实现绿水青山的中国实践提供新思路。
关键词：无人机遥感技术；深度学习算法；森林火情；无人机巡护；防火预警；技术应用
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.24.044
基金项目：2021 年广东省攀登计划项目（pdjh2021b0914）
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）24-0165-05
Design of Forest Fire Prevention System Based on Deep Learning
TANG Peiyu, GUO Weiyang, JIA Ying, FANG Mingqing, CAI Hanmin
(Zhuhai City Polytechnic, Zhuhai 519090, China)
Abstract: This paper studies the current situation of forest fire prevention systems and detection algorithms applied to forest fires at home and abroad in recent years, and provides a solution to the problem of insufficient front end and rear end fusion. On the basis of strengthening the forest fire prevention line, the UAV remote sensing technology is used to carry out daily inspection and data collection of the forests in the target area, and the deep learning algorithm is used to analyze, diagnose and retrieve the data returned by the UAV. The WeChat applet and digital twin platform are built, and an automatic and intelligent forest fire prevention system is designed to provide new ideas for the implementation of clear water and green mountains in China.
Keywords: UAV remote sensing technology; deep learning algorithm; forest fire; UAV patrol; fire early warning; technology application
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作者简介：汤佩豫（2001—），女，汉族，黑龙江哈尔滨人，研究方向：深度学习、大数据技术等；方明清（1969—），男，汉族，江西临川人，副教授，硕士研究生，研究方向：大数据、深度学习。