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🔥 内容介绍
森林中最危险的现象之一是野火或灌木丛火灾，早期发现并预防大规模破坏至关重要。将无人机（UAV）作为视觉监测与灭火工具，以避免这场对人类和野生动物造成致命影响的灾难，具有重要意义。此外，利用航空影像技术可协助消防员识别火势强度、定位并引导火势在森林中的蔓延路径，从而降低消防人员伤亡风险。所有这些优势均可通过采用低成本无人机实现。本研究采用仿自然图像处理技术，对彩色与热成像图像中的火灾进行分割与分类。研究整合了多种仿自然与传统计算机视觉技术，包括鸡群算法（CSA）强度调整（对比度增强）、去噪卷积神经网络（DnCNN）、局部相位量化（LPQ）特征提取、蜜蜂图像分割、基于生物地理学的优化（BBO）特征选择、萤火虫算法（FA）分类等，以实现高精度分类与分割效果。系统在分割阶段评估了F值、准确率、杰卡德系数等九项性能指标，在分类阶段评估了四项性能指标。所有实验均基于最新发布的两个无人机火灾数据集——火焰数据集（2021年）和DeepFire数据集（2022年）进行。此外，系统还计算了火势强度、火势方向及火势几何参数，为消防人员提供更精准的决策支持。鉴于烟雾能直观显示火源位置，我们同步开发了烟雾检测工作流程。与传统及创新分割分类方法相比，该系统在几乎所有评估指标上均取得令人满意且具有前景的成果。其训练模型可实时应用于当前主流救援无人机系统。在火焰数据集（彩色数据）中，分割精度达95.57%，分类准确率达91.33%；而在DeepFire数据集上，分割精度提升至91.74%，分类准确率更达到96.88%。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function m=Res(X, sol)
% Cluster Centers
m = sol.Position;
k = size(m,1);
% Cluster Indices
ind = sol.Out.ind;
Colors = hsv(k);
for j=1:k
Xj = X(ind==j,:);
end
end
🔗 参考文献
