公开(公告)号：CN113705337B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202110799165.X

申请日：2021-07-15

Applicant: 南京林业大学 ,  中国林业科学研究院资源信息研究所

Inventor： 业巧林 ,  俞一凡 ,  符利勇 ,  罗鹏 ,  高德民 ,  范习健

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/52 ,  G06V40/10 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法，属于模式识别技术领域，包括以下步骤：S1、通过无人机在林区实时采集数据来获取无人机航测数据，对获取的视频进行联合平差处理，对视频进行单元拆分识别得到视频中的人物、烟雾、火焰图像，并对其特征进行识别、提取和标注；S2、将采集到的实时图像进行多视图处理，提取图像的HSV颜色特征作为图像的第一视图，然后通过LBP算法提取图像的纹理特征作为图像的第二视图；S3、将数据带入多视图识别方法进行识别，该基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法，容易实现，并且易于优化，很好地解决了描述的目标可能存在视图缺失导致无法保证共享特征模式的有效表达的问题。

公开(公告)号：CN114078218A

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202111406318.6

申请日：2021-11-24

Applicant: 南京林业大学 ,  中国林业科学研究院资源信息研究所

Inventor： 业巧林 ,  吴福明 ,  符利勇 ,  宋智豪

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种自适应融合的森林烟火识别数据增广方法，包括以下步骤：森林烟火数据采集，数据集构建，数据集分析和融合数据增广；本发明在加权叠加基础上考虑样本分布不均衡问题，根据类别偏重随机提取标注框，同时结合马赛克数据增广的背景复用特点，设计IOA阈值过滤，满足条件的提取标注框与马赛克样本做线性特征融合，在保证不损失马赛克样本信息基础上拓展目标信息密度，从而提升原始样本信息利用率，解决了原始样本中目标过于集中图片中心问题，实现数据量的扩充，可以有效的缓解样本分布不均衡问题，均匀样本标注框出现的位置，提升原始样本信息利用率，极大的增加了森林烟火数据样本的规模，提高了森林烟火识别的精确度。