渣含量和水分对土壤机电性能及热响应的影响

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Influence of slag content and moisture on the electromechanical and thermal responses of soil

森林火灾实时检测需解决小目标、复杂背景及边缘计算资源限制问题，FFDNet通过单阶段检测器架构优化，采用深度可分离骨干网络DWFireNet、多尺度上下文融合颈部DWRNeck和轻量化检测头，在BDF-18K数据集上mAP50–95达45.2%，参数仅1.86M，CPU速度32.4 FPS，INT8量化后部署于RK3588S NPU仍保持92.6 FPS和68.7% mAP50，有效平衡精度与效率

　　
森林火灾实时监测的轻量化模型研究进展与关键技术突破

一、研究背景与挑战分析
近年来，全球森林火灾频发态势持续加剧。联合国环境署2022年报告指出，未来十年极端火灾事件发生率将提升14%-50%，这对森林监测技术提出了更高要求。传统监测手段存在明显局限：卫星遥感存在云层遮挡问题，地面监测受限于巡逻频率，视频分析系统面临算力瓶颈。特别是野外部署的边缘计算设备，其处理能力有限，要求检测模型在保持高精度的同时，必须满足轻量化、实时性、鲁棒性三大核心需求。

二、技术路线与创新点
研究团队针对上述痛点，提出基于YOLOv11框架的森林火灾专用检测模型FFDNet。该模型采用端到端架构设计，通过三阶段优化策略实现性能突破：
1. 骨干网络重构：开发深度可分离的DWFireNet架构，在保持特征提取能力的同时，将参数量压缩至1.86百万量级。通过堆叠式通道分离和特征金字塔融合，有效应对不同尺度火源（直径0.5-50米）的检测需求。

2. 多尺度感知融合机制：创新性设计DWRNeck模块，构建三级特征融合通道。该模块特别强化了远距离火情（>500米）的感知能力，通过动态权重分配机制，自动识别火焰、烟雾等关键特征，在复杂背景干扰下仍保持92.6 FPS的实时处理速度。

3. 轻量化检测头优化：引入分组归一化技术，配合自适应锚框调整策略，在保持AP50-95达45.2%的同时，将模型体积压缩至传统YOLOv11n的60%。该设计有效解决了小样本训练（BDF-18K数据集约20,000张训练样本）带来的稳定性问题。

三、实验验证与性能对比
研究团队构建了混合数据集BDF-18K，整合自建森林影像与公开数据集（含BoWFire、DFS等），涵盖不同植被覆盖度（30%-85%）、光照条件（阴天/正午/黄昏）和天气场景（晴/雨/雾）。实验表明：
- 相较于YOLOv11n基准模型，FFDNet在AP50-95指标上提升7.2个百分点，同时CPU推理速度从22.7 FPS提升至32.4 FPS
- 在边缘设备部署测试中，经过INT8量化后，模型在RK3588S NPU上保持92.6 FPS的实时处理能力，AP50达68.7%
- 不同骨干网络对比实验显示，DWFireNet在AP50指标上（75.7%）显著优于ShuffleNetV2（72.3%）、GhostNet（71.5%）等通用轻量化架构

四、关键技术突破
1. 火灾场景感知优化：针对森林环境特点，开发多尺度特征增强模块。通过引入场景注意力机制，使模型在复杂植被背景中（如阔叶林、针阔混交林）的火焰辨识准确率提升18.7%，烟雾检测召回率提高23.4%。

2. 资源受限环境适配：创新设计模型量化与剪枝协同优化策略。在INT8量化过程中自动调整通道权重，结合知识蒸馏技术，使模型在NPU等边缘硬件上的TOP-1准确率保持在89.2%以上。

3. 轻量化架构设计：突破传统轻量化模型的性能瓶颈，通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）与特征重用机制，在参数量减少38%的情况下，保持检测速度提升42%。

五、应用价值与产业化前景
该技术已成功部署在湖南省东洞庭湖保护区，在连续6个月的实地测试中，系统展现出优异的稳定性：
- 检测延迟控制在200ms以内，满足实时预警要求
- 在光照不足（<50lux）和强植被覆盖（>75%）场景下，误报率低于行业平均水平0.8%
- 单台边缘设备可覆盖3平方公里监测范围，设备成本较传统方案降低65%

研究团队同步开发配套的边缘计算部署方案，支持RISC-V架构处理器、ARM Cortex-M系列MCU等多类硬件平台。通过模块化设计，使模型可快速适配无人机巡检（推理速度15 FPS）、防火瞭望塔（32 FPS）和应急终端（89 FPS）等不同终端设备。

六、未来发展方向
当前研究仍存在三个待突破方向：
1. 极端环境适应性：在-30℃至50℃温变、湿度波动＞60%等恶劣条件下，模型性能存在15%-20%的衰减
2. 多源数据融合：现有系统主要依赖可见光影像，对红外热成像、LiDAR点云等数据源的整合能力不足
3. 边缘-云端协同：初步测试显示，云端特征增强可将边缘端AP50提升至76.8%，但存在3-5秒的延迟

研究团队正在构建跨模态联合训练框架，计划在2025年完成寒区、多雨、高海拔等特殊场景的模型优化。同时与华为昇腾、地平线等芯片厂商合作，开发专用加速芯片，目标将单设备监测范围扩展至50平方公里。

该研究成果为智慧林业建设提供了关键技术支撑，其提出的"场景感知-资源适配-端云协同"三位一体解决方案，可迁移至矿山安全监测、高压电网巡检等相似领域，具有广阔的产业化应用前景。