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近年来，森林火灾发生频率和强度不断上升，给生态系统、社区和全球经济带来了巨大挑战。传统的森林火灾探测方法正在努力应对日益严重的威胁，这促使人们需要整合尖端技术。在这种背景下，计算机视觉作为一种有前途的解决方案应运而生，它利用人工智能和图像分析来提高森林火灾探测的准确性、速度和效率。以 Kinaneva 等人 [1] 为例的近期研究展示了使用无人机和人工智能进行早期森林火灾探测的可行性。这种创造性的方法将无人机的功能与先进的人工智能算法相结合，提供了一种主动监测和应对野火的方法。此外，Rahman 等人 [2] 深入研究了基于计算机视觉的技术，特别是利用支持向量机 (SVM) 进行工业和森林火灾探测，展示了机器学习在不同环境中的适应性。计算机视觉的应用为研究人员和从业人员提供了一种开创性的实时监测和预警系统方法，从根本上改变了我们检测和应对森林火灾的方式，从而加强了缓解措施并保护了自然资源。本研究论文深入探讨了计算机视觉技术在森林火灾检测中的应用，探索了计算机科学与环境保护交叉领域的方法、挑战和机遇。通过仔细研究图像处理、机器学习算法和传感器技术的最新进展，本研究旨在阐明计算机视觉在彻底改变森林火灾监测方面的潜力。来自各种研究的见解，包括 Pincott 等人 [3] 和 Ahn 等人 [4] 的研究，专注于使用基于计算机视觉的策略进行室内火灾检测，为更广泛的讨论提供了宝贵的观点。通过对现有方法的优势和局限性进行批判性评估，本研究旨在提供对当代最新技术的全面了解。它试图对这一关键领域未来研究和开发应追求的方向提供细致入微的见解。不同研究成果的整合强调了计算机视觉在火灾探测中的多方面应用，强调了其在解决当代环境景观中森林火灾带来的复杂挑战方面的重要性。
森林火灾探测 - ijrpr
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