利用卷积神经网络革新野火检测：一种 VGG16 模型方法

仅在 2024 年就记录了超过 8,024 起野火事件，导致数千人丧生并对基础设施和生态系统造成重大破坏。美国的野火造成了毁灭性的损失。野火变得越来越频繁和强烈，凸显了迫切需要高效的预警系统以避免灾难性后果。本研究旨在通过使用基于 VGG16 架构构建的卷积神经网络 (CNN) 来提高野火检测的准确性。研究中使用了 D-FIRE 数据集，该数据集包含多种野火和非野火图像。低分辨率图像、数据集不平衡以及实时应用的需求是一些主要挑战。这些问题通过使用数据增强技术丰富数据集并优化 VGG16 模型进行二分类来解决。尽管存在数据集局限，该模型仍产生了较低的假阴性率，这对于减少未被发现的火灾至关重要。为了帮助当局执行快速响应，这项工作表明，诸如 VGG16 这样的深度学习模型可以为早期野火识别提供可靠的自动化方法。为了减少野火的影响，我们未来的工作将集中于连接实时监控网络系统，并扩大数据集以涵盖更多样化的火灾情况。