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关键字：机器学习，深度学习，卷积神经网络，森林火灾检测，对象检测，YOLO。简介：森林大火是一场计划外的大火，在像森林或草原这样的荒野环境中爆发。森林大火被证明是对人类和野生动植物的威胁。早期发现森林大火将减少严重程度，以防止生态系统的巨大损失及其对全球条件的影响。可以建立开发的森林火灾预测模型，以分析和处理安全摄像机，无人机和卫星的图像。使用类似于森林和周围环境的各种图像组成的数据集，并将图像分为两类：“火”和“烟”。为了有效地确定图像中森林火的存在或发作，创建和训练了机器学习技术和深度学习模型。在这个项目中，我们提出了一种森林火灾检测系统，该系统利用Haar Cascade和Yolov5进行实时检测。此外，在已知事件的具体细节之后，将很快告知最近的当局。目标：近年来，森林大火已成为环境问题，对人类的生命和财产以及该地区的自然环境构成威胁。森林大火可能会影响经济，因为许多家庭和社区都依靠森林来提供食物，饲料和燃料。目标包括：
使用机器学习的森林火灾检测
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