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一种基于深度学习的山火预警方法

基本信息

申请号 CN202010250930.8 申请日 -
公开（公告）号 CN111460733A 公开（公告）日 2020-07-28
申请公布号 CN111460733A 申请公布日 2020-07-28
分类号 G06F30/27(2020.01)I 分类 -
发明人 陶宇;刘宇霄;张莉 申请（专利权）人 成都卡普数据服务有限责任公司
代理机构 成都点睛专利代理事务所（普通合伙） 代理人 成都卡普数据服务有限责任公司
地址 610041四川省成都市天府新区湖畔路北段366号1栋3楼1号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习的山火预警方法。本发明的方法主要包括：收集观测区域的气象数据、卫星数据和人类活动数据作为样本数据；将观测区域根据经纬度划分为多个大小相同的方格，每个格子里面的数值表示在设定时间间隔内获取的时空特征的均值；对样本数据进行数据增强处理；构建神经网络模型，采用卷积神经网络和循环神经网络构建神经网络模型；采用步骤S3数据增强后的样本数据对神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；将获取的数据输入训练好的神经网络模型，即可获得山火预警结果。本发明的有益效果为，得到了端到端的山火预测模型，有效的避免了大量的人工特征提取及特征筛选工作。