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forest fire smoke recognition based on convolutional neural network

Journal of forestry Research 2021年第5期32卷 1921-1927页

作者： Xiaofang Sun Liping Sun Yinglai Huang Northeast forestry University Harbin 150040People’s Republic of China

Traditional fire smoke detection methods mostly rely on manual algorithm extraction and sensor detection;however,these methods are slow and expensive to achieve *** proposed an improved convolutional neural network(CNN)to achieve fast *** improved CNN can be used to liberate *** network does not require complicated manual feature extraction to identify forest fire ***,to alleviate the computational pressure and speed up the discrimination efficiency,kernel principal component analysis was performed on the experimental data *** improve the robustness of the CNN and to avoid overfitting,optimization strategies were applied in multi-convolution kernels and batch normalization to improve loss *** experimental analysis shows that the CNN proposed in this study can learn the feature information automatically for smoke images in the early stages of fire automatically with a high recognition *** a result,the improved CNN enriches the theory of smoke discrimination in the early stages of a forest fire.

关键词： forest fire smoke Convolutional neural network Image classification Kernel principal component analysis

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