基于深度学习的森林火灾早期预警系统设计与实现

摘要

森林火灾具备突发性强、蔓延迅速的特点，为强化森林火灾的控制能力、做好有效预警，全面解决监测手段存在的识别滞后、覆盖不足等问题，构建基于深度学习的森林火灾早期预警系统尤为重要。本系统基于深度学习技术，构建森林火灾早期预警平台，集图像采集、火情识别、数据传输与远程预警于一体。采用改进型MobileNet模型高精度识别烟雾火焰，结合嵌入式部署与无线通信，满足野外实时监测需求，旨在提升火灾响应效率，增强森林安全保障能力。在此基础上，系统还需要利用分层架构设计，在融合注意力机制优化特征提取的同时，利用数据增强与训练策略提升模型泛化性；硬件方面则需要利用低功耗嵌入式平台，配合太阳能供电与双模通信，满足系统在野外长期运行的需求；软件方面则需要实现端云协同与分级预警推送。实际部署的测试表明，系统在识别精度和响应速度方面均能达成预期目标，为森林防火提供了可靠的技术支持。

关键词

深度学习 / 森林火灾 / 早期预警系统 / 设计