A Vision-Based Detection and Spatial Localization Scheme for Forest Fire Inspection from UAV
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires have the characteristics of strong unpredictability and extreme destruction. Hence, it is difficult to carry out effective prevention and control. Once the fire spreads, devastating damage will be caused to natural resources and the ecological environment. In order to detect early forest fires in real-time and provide firefighting assistance, we propose a vision-based detection and spatial localization scheme and develop a system carried on the unmanned aerial vehicle (UAV) with an OAK-D camera. During the high incidence of forest fires, UAVs equipped with our system are deployed to patrol the forest. Our scheme includes two key aspects. First, the lightweight model, NanoDet, is applied as a detector to identify and locate fires in the vision field. Techniques such as the cosine learning rate strategy and data augmentations are employed to further enhance mean average precision (mAP). After capturing 2D images with fires from the detector, the binocular stereo vision is applied to calculate the depth map, where the HSV-Mask filter and non-zero mean method are proposed to eliminate the interference values when calculating the depth of the fire area. Second, to get the latitude, longitude, and altitude (LLA) coordinates of the fire area, coordinate frame conversion is used along with data from the GPS module and inertial measurement unit (IMU) module. As a result, we experiment with simulated fire in a forest area to test the effectiveness of this system. The results show that 89.34% of the suspicious frames with flame targets are detected and the localization error of latitude and longitude is in the order of 10−5 degrees; this demonstrates that the system meets our precision requirements and is sufficient for forest fire inspection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».