赫尔松国立技术大学的研究人员开发了一种利用无人机技术探测和监测森林火灾的创新方法。
该系统利用光学和红外摄像头以及激光雷达，准确识别火灾位置和蔓延情况。
该系统设计用于各种类型的传感器。光学摄像头识别烟雾，而红外摄像头测量温度。
该系统采用专门的四通道数据处理方案：烟雾、热量、植被和火灾。
该系统使用 YOLOv8N 神经网络模型来提高数据处理效率和火灾探测的准确性。
该系统在配备 Pentium i7-10700 处理器的计算机上进行了测试，结果发现，与使用多架无人机相比，森林火灾前沿识别的准确性提高了 21%。
该系统还测量火灾的重要参数：热辐射强度、火势蔓延速度和火焰颜色。
研究结果发表在科学期刊《今日科学与技术》上。