福大李建微研究員團隊與國內(nèi)外高校聯(lián)合攻關(guān)，首次將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于森林或草原火災(zāi)的撲救——
用AI精準提取火場“生命線”
近日，福州大學物理與信息工程學院李建微研究員團隊聯(lián)合東北林業(yè)大學、英國阿爾斯特大學，利用計算機視覺和人工智能技術(shù)，提出了一種基于“無人機視角下可見光圖像野火焰區(qū)智能分割及火線解譯”的新方法，即通過無人機從空中采集火場的可見光圖像，結(jié)合改進的深度學習模型，對火場中的火焰區(qū)域進行智能分割，并準確解析火線。
該成果得到了“十四五”國家重點研究計劃項目、國家自然科學基金、福建省自然科學基金以及中國博士后科學基金的支持。目前，相關(guān)研究成果已在攝影測量與遙感領(lǐng)域的國際頂級期刊《ISPRS攝影測量和遙感雜志》上發(fā)表。
火線信息被視為火場的“生命體征”，掌握精準的火線位置和動態(tài)變化，可以幫助撲火人員快速制定應(yīng)對策略，進行精準撲救，從而最大限度地減少火災(zāi)造成的損失。
“這一突破歸功于團隊首次將計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于森林火災(zāi)撲救中。”據(jù)李建微介紹，傳統(tǒng)方法在火場復雜環(huán)境下容易受到干擾，而改進后的人工智能模型通過融入結(jié)合通道和空間注意力機制的模塊，使模型像擁有了“火場專屬眼睛”——既能聚焦火焰最顯著的特征，又能清晰感知火焰的位置和形狀，從而提升了模型對野火特征的識別能力和精度。
在技術(shù)驗證上，通過在哈爾濱帽兒山實驗林場的點燒實驗，團隊對真實火場圖像序列進行了火線追蹤與解析，成功證明了模型在復雜火場環(huán)境中的表現(xiàn)力。同時，在澳大利亞新南威爾士州的兩場公開實驗數(shù)據(jù)中，該方法的穩(wěn)定性也得到了進一步驗證。實驗結(jié)果顯示，新方法的檢測和分割精度分別比現(xiàn)有技術(shù)有顯著提升，并實現(xiàn)了火線的實時自動提取。
該項研究成果的應(yīng)用前景較為廣闊。李建微介紹說，首先，它可以為火災(zāi)應(yīng)急監(jiān)測提供實時數(shù)據(jù)支持，幫助指揮中心迅速制定撲救策略。其次，動態(tài)火線數(shù)據(jù)還能用于優(yōu)化林火蔓延模型，提高預(yù)測的準確性和實時性。此外，該技術(shù)還可應(yīng)用于火場數(shù)字孿生的構(gòu)建，為火災(zāi)研究和虛擬訓練提供可靠的基礎(chǔ)。這一成果不僅填補了可見光圖像下火場火線自動提取的技術(shù)空白，還為全球森林火災(zāi)防控提供了一種高效、精準的解決方案，為生態(tài)保護和災(zāi)害管理開辟了新方向。 （來源：福建日報 記者 何祖謀）
