公开(公告)号：CN115099493A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210734346.9

申请日：2022-06-27

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 李兴东 ,  林传营 ,  张铭显 ,  王扬威 ,  李三平 ,  刘九庆

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于CNN的林火向任意方向蔓延速率预测方法，涉及林火智能防控技术领域，为解决现有的林火蔓延速率的预测方法无法对林火向任意方向蔓延的速率进行准确预测的问题。包括如下步骤：S1、获取火场连续监测图像数据，火场所在地的气象数据，地形数据，可燃物属性数据；S2、计算火点的蔓延方向和蔓延速率；S3、将得到的数据进行标准化处理并随机分割得到训练集、验证集和测试集；S4、根据各变量相关性的强弱确定模型的输入矩阵；S5、构建基于CNN的神经网络模型；S6、使用训练集对模型进行训练，使用验证集评估其训练过程中的精度变化情况，用测试集对火点的蔓延速率进行预测，评估其最终训练效果。

公开(公告)号：CN115099493B

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202210734346.9

申请日：2022-06-27

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 李兴东 ,  林传营 ,  张铭显 ,  王扬威 ,  李三平 ,  刘九庆

IPC: G06F17/00 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于CNN的林火向任意方向蔓延速率预测方法，涉及林火智能防控技术领域，为解决现有的林火蔓延速率的预测方法无法对林火向任意方向蔓延的速率进行准确预测的问题。包括如下步骤：S1、获取火场连续监测图像数据，火场所在地的气象数据，地形数据，可燃物属性数据；S2、计算火点的蔓延方向和蔓延速率；S3、将得到的数据进行标准化处理并随机分割得到训练集、验证集和测试集；S4、根据各变量相关性的强弱确定模型的输入矩阵；S5、构建基于CNN的神经网络模型；S6、使用训练集对模型进行训练，使用验证集评估其训练过程中的精度变化情况，用测试集对火点的蔓延速率进行预测，评估其最终训练效果。