1. 本选题研究的目的及意义
森林火灾是全球范围内最严重的自然灾害之一，对生态环境、人类生命财产安全和社会经济发展构成巨大威胁。
近年来，随着全球气候变化和人类活动的加剧，森林火灾发生频率和规模不断上升，造成的损失日益严重。
因此，及时、准确地识别森林火灾，对于提高火灾预警能力、减少火灾损失具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于图像处理的森林火灾识别领域开展了大量研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于图像处理的森林火灾识别方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有森林火灾识别方法中存在的问题，重点研究基于图像处理的森林火灾识别方法，主要研究内容包括：
1.森林火灾图像特征分析:分析森林火灾图像的颜色、纹理、形状等特征，研究不同特征对火灾识别的贡献，为特征提取和识别模型构建提供依据。
2.基于图像处理的森林火灾识别方法研究:研究基于颜色特征、纹理特征、形状特征以及多特征融合的森林火灾识别方法，比较不同方法的识别性能，选择最优的识别方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解森林火灾识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.数据采集与预处理:收集森林火灾图像数据，并对图像进行预处理，例如图像去噪、增强、分割等，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别奠定基础。
3.特征提取:研究和分析森林火灾图像的颜色、纹理、形状等特征，提取有效的火灾识别特征。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合的森林火灾识别方法:将多种图像特征（如颜色、纹理、形状）进行融合，构建更加鲁棒和准确的森林火灾识别模型。
2.基于深度学习的森林火灾识别模型:利用深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），自动学习森林火灾图像的特征，避免了传统方法中人工设计特征的局限性，提高了识别模型的准确率和泛化能力。
3.森林火灾识别系统的开发:基于研究成果，开发一个实用的森林火灾识别系统，为森林火灾的早期预警和快速响应提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]赵永强,王忠,王春晓,等. 基于可见光图像的森林火灾识别技术研究进展[J]. 北京林业大学学报,2020,42(09):1-19.
[2]马建,李庆忠,王文波. 基于深度学习的森林火灾图像识别方法综述[J]. 中国安全科学学报,2020,30(08):15-26.
[3]刘晶,韩旭,曾喆昭,等. 基于改进YOLOv3的森林火灾烟雾识别方法[J]. 北京林业大学学报,2021,43(07):102-111.
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