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申请/专利权人：中国林业科学研究院资源信息研究所
摘要：本申请提供一种基于改进MaskScoringR‑CNN的林火检测与分割方法，包括以下步骤：1森林火灾模拟：对森林可燃物在规定区域进行森面火灾模拟，并且使用干草、落叶对其助燃；2无人机航拍影像采集：使用多旋翼无人机搭载一台可见光相机对林火进行影像采集；3林火数据标注：为保证林火分割的质量，将帧间隔数设置为10，采用交互式多边形工具Labelme软件对每个林火目标提取精确的标签区域，包括被遮挡或者是存在于图像边缘的林火目标，同时，为了减少对模型的计算需求，所有图像统一缩放至1280×720分辨率，并以JPEG格式保存；4构建改进模型MaskSUR‑CNN：MaskSUR‑CNN主要由特征提取网络、区域候选网络、边界框分类回归和掩膜生成网络组成。
主权项：1.一种基于改进MaskScoringR-CNN的林火检测与分割方法，包括以下步骤：1森林火灾模拟：天气晴朗、风力较小的环境下，对森林可燃物在规定区域进行森面火灾模拟，并且使用干草、落叶对其助燃；2无人机航拍影像采集：使用多旋翼无人机搭载一台可见光相机对林火进行影像采集；其中，无人机飞行高度为40～60m，最大飞行速度为3ms，视频分辨率为1920×1080@30fps；3林火数据标注：为保证林火分割的质量，将帧间隔数设置为10，采用交互式多边形工具Labelme软件对每个林火目标提取精确的标签区域，包括被遮挡或者是存在于图像边缘的林火目标，同时，为了减少对模型的计算需求，所有图像统一缩放至1280×720分辨率，并以JPEG格式保存；4构建改进模型MaskSUR-CNN：MaskSUR-CNN主要由特征提取网络、区域候选网络、边界框分类回归和掩膜生成网络组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国林业科学研究院资源信息研究所 一种基于改进Mask Scoring R-CNN的林火检测与分割方法
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