Abstrato

Utilizando métodos combinados para melhorar a deteção de incêndios florestais em tempo real

Shixiao Wu e Chengcheng Guo

Este estudo investigou o potencial da utilização da análise de componentes principais (PCA) para melhorar a deteção de incêndios florestais em tempo real com algoritmos populares, como o YOLOv3 e o SSD. Antes do treino YOLOv3/SSD, utilizámos o PCA para extrair recursos. Os resultados mostraram que o PCA com YOLOv3 aumentou a precisão média média (mAP) e a precisão da deteção em 3,3% e 16,3% separadamente. O PCA com SSD aumentou o mAP e a precisão de deteção em 1% e 2,1% separadamente. Estes resultados sugerem que o PCA é uma ferramenta robusta para melhorar as redes de deteção de diferentes objetivos. Este artigo é muito prático para a segurança florestal e monitorização florestal em tempo real.