计雪伟 霍兴赢 薛端 伍晓平

摘要：森林是自然界中的宝贵资源，森林火灾检测技术的研究在林木保护工作中具有很重要的意义。通过人工巡逻的森林防火办法效率低下、容易发生危险。无人机具有高机动性并且能够以较低的成本覆盖不同高度不同位置的区域，将无人机与深度学习技术相结合能够有效地帮助人们及时发现火灾。本文以Xception网络为基础模型进行火灾识别实验，检测的准确率达到0.94。该模型可以用于实时监控森林火灾，不仅提高了森林火灾的防范能力，还提高了林火预警的自动化、数字化水平。

关键词：深度学习;卷积网络;全卷积网络;特征融合

一、引言

森林资源在社会发展和建设过程中起到了很重要的作用，它不仅可以为野生动物提供栖息地，还可以为人们提供生活所需要的木材和产品，另外一方面还可以调节气候、防止风沙、保护水源。森林发生火灾时，能够及时迅速地发现并采取有效的灭火方法对于森林防火来说具有重要意义。

传统的森林火灾检测办法[1]有观测塔检测、卫星检测、人工巡检等。观测塔的检测范围小，存在监控死角的问题。人工巡检的方法通常需要大量劳动力，而且受环境因素的影响，很容易发生危险。卫星检测虽然检测范围广，但是启动成本高，且监测效果容易受天气、云层厚度、轨道周期等影响。随着技术的不断发展，无人机以飞行灵活、成本低等特点，被广泛应用于森林防火领域[2]。……