21日,，記者從福州大學(xué)獲悉,，該校物理與信息工程學(xué)院森林火災(zāi)智能防控科研團(tuán)隊(duì)首次利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù),，通過(guò)無(wú)人機(jī)從空中采集火場(chǎng)的可見(jiàn)光圖像,，結(jié)合改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型,，對(duì)火場(chǎng)中的火焰區(qū)域進(jìn)行智能分割,，獲得準(zhǔn)確解析火線的新方法,，可引導(dǎo)救援人員進(jìn)行精準(zhǔn)撲救,。這項(xiàng)研究填補(bǔ)了可見(jiàn)光圖像下火場(chǎng)火線自動(dòng)提取的國(guó)際技術(shù)空白，相關(guān)成果于近日發(fā)表在國(guó)際期刊《ISPRS攝影測(cè)量和遙感雜志》上,。

　　該團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人李建微介紹,，傳統(tǒng)方法在火場(chǎng)復(fù)雜環(huán)境下容易受到干擾，而改進(jìn)后的深度學(xué)習(xí)模型,，通過(guò)融入結(jié)合通道和空間注意力機(jī)制的模塊,，使模型像擁有了火場(chǎng)專(zhuān)屬“眼睛”。其中,，通道注意力幫助其聚焦火焰最顯著的特征,，而空間注意力則能清晰感知火焰的位置和形狀，這些技術(shù)提升了模型對(duì)野火特征的識(shí)別能力,，顯著提高了分割的精準(zhǔn)度,。

　　在技術(shù)驗(yàn)證上，研究人員通過(guò)黑龍江帽兒山實(shí)驗(yàn)林場(chǎng),、澳大利亞新南威爾士州等地的實(shí)驗(yàn),，對(duì)真實(shí)火場(chǎng)圖像序列進(jìn)行了火線追蹤與解析，成功證明了新方法的檢測(cè)和分割精度等較現(xiàn)有技術(shù)顯著提升,，并實(shí)現(xiàn)了火線的實(shí)時(shí)自動(dòng)提取,。

　　據(jù)介紹，該研究實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)掌握火線位置和動(dòng)態(tài)變化,，可幫助撲火人員快速制定應(yīng)對(duì)策略,，最大限度地減少火災(zāi)造成的損失，有望為全球森林火災(zāi)防控提供一種高效,、精準(zhǔn)的解決方案,，也為生態(tài)保護(hù)和災(zāi)害管理開(kāi)辟了新方向。(記者 謝開(kāi)飛 通訊員 陳思喜)

編輯：周大為