Abstrait

Utilisation de méthodes combinées pour améliorer la détection des incendies de forêt en temps réel

Shixiao Wu et Chengcheng Guo

Cette étude a examiné le potentiel d'utilisation de l'analyse en composantes principales (PCA) pour améliorer la détection des incendies de forêt en temps réel avec des algorithmes populaires, tels que YOLOv3 et SSD. Avant la formation YOLOv3/SSD, nous utilisons PCA pour extraire des caractéristiques. Les résultats ont montré que PCA avec YOLOv3 a augmenté la précision moyenne (mAP) et la précision de détection de 3,3 % et 16,3 % séparément. PCA avec SSD a augmenté la mAP et la précision de détection de 1 % et 2,1 % séparément. Ces résultats suggèrent que PCA est un outil robuste pour améliorer différents réseaux de détection d'objectifs. Cet article est très pratique pour la sécurité forestière et la surveillance forestière en temps réel.