一种基于卷积神经网络的林火蔓延模型

编号 zgly0001744959

文献类型 期刊论文

文献题名 一种基于卷积神经网络的林火蔓延模型

作者 曹林  王欣宇  李兴东 

作者单位 东北林业大学机电工程学院 

母体文献 林业机械与木工设备 

年卷期 2022,50(6)

页码 85-90

年份 2022 

分类号 S762.2 

关键词 卷积神经网络  林火蔓延  Kappa系数 

文摘内容 基于速度公式来预测某时刻森林火灾火线位置的传统林火蔓延模型,其精度相对较低。针对上述问题,本文提出了一种卷积神经网络(CNN),其包含一个输入通道和一个输出通道,输入通道输入影响林火蔓延各种因素的二维图像和t时刻的初始燃烧图,输出通道输出t+1时刻的燃烧概率图,然后将燃烧概率图经过F-Measure的阈值处理得到预测的燃烧图。随机使用两场火的数据来检验CNN模型的鲁棒性,其Kappa系数分别为0.89和0.87,预测结果与真实结果高度一致。CNN模型对火线位置预测准确率方面高于传统林火蔓延模型,这有利于消防人员快速找到火线位置并进行处理。