Abstracto

Uso de métodos combinados para mejorar la detección de incendios forestales en tiempo real

Shixiao Wu y Chengcheng Guo

Este estudio investigó el potencial de utilizar el análisis de componentes principales (PCA) para mejorar la detección de incendios forestales en tiempo real con algoritmos populares, como YOLOv3 y SSD. Antes del entrenamiento con YOLOv3/SSD, utilizamos PCA para extraer características. Los resultados mostraron que el PCA con YOLOv3 aumentó la precisión media promedio (mAP) y la precisión de detección en un 3,3 % y un 16,3 % por separado. El PCA con SSD aumentó la mAP y la precisión de detección en un 1 % y un 2,1 % por separado. Estos resultados sugieren que el PCA es una herramienta sólida para mejorar diferentes redes de detección objetiva. Este documento es muy práctico para la seguridad forestal y el monitoreo forestal en tiempo real.