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摘要：本发明涉及图像处理与人工智能技术领域，公开了一种无人机森林火灾风险区块检测方法及系统，方法包括：构建基于区块分类的目标检测模型并进行训练，利用训练好的基于区块分类的目标检测模型实现无人机森林火灾风险区块检测；所述基于区块分类的目标检测模型利用区块映射器无人机图像中的不同区块映射为区块特征；利用多阶段采样网络对区块特征进行多种尺度的采样，并利用降维映射层进行尺度对齐，获得多尺度区块特征；通过哈达玛积融合多尺度区块特征，利用区块分类器将融合后的多尺度区块特征映射至区块类别概率。本发明以区域分类方式实现风险区块的定位，避免了现有技术因精确定位导致的庞大计算量，延长无人机可用时间。
主权项：1.一种无人机森林火灾风险区块检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取带有区块类别标签的无人机图像数据作为目标检测数据集；构建基于区块分类的目标检测模型；利用交叉熵损失函数计算区块类别概率与区块类别标签的损失，采用目标检测数据集训练基于区块分类的目标检测模型；利用训练好的基于区块分类的目标检测模型实现无人机森林火灾风险区块检测；所述基于区块分类的目标检测模型利用区块映射器无人机图像中的不同区块映射为区块特征；利用多阶段采样网络对区块特征进行多种尺度的采样，并利用降维映射层进行尺度对齐，获得多尺度区块特征；再通过哈达玛积融合多尺度区块特征，最后利用区块分类器将融合后的多尺度区块特征映射至区块类别概率。
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百度查询： 华侨大学 泉州圣源警用侦察设备有限公司 一种无人机森林火灾风险区块检测方法及系统
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