一、时 间：2023年7月13日（周四）上午9：30-11：00

二、地 点：工程中心C319

三、主讲人：庞硕

四、主 办：科研处

五、承 办：航空学院

六、讲座内容：

森林大火对人类生命构成威胁，摧毁建筑设施，排放有毒烟雾，并加剧全球气候变化。传统的野火监测方法（例如，观察塔）受到灵活性的限制无法提供野火的精确位置。由于机器人技术的发展，部署无人机（UAV）来监测野火已成为可行的解决方案。在本讲座介绍了一种基于UAV的野火监测系统，并在野外野火测试中进行了验证。多旋翼无人机携带嗅觉（即一氧化碳和PM2.5）和视觉（即相机）传感器来检测野火的存在。我们设计了一个模糊系统来融合嗅觉传感器的输出，以估计UAV是否检测到烟雾。采用深度学习模型，即YOLOv4，从捕获的图像中识别烟雾。为了评估UAV野火监测系统，2022年5月我们在佛罗里达州进行了野外野火测试。实验结果表明，所提出的模糊系统相对于固定阈值算法，改善了UAV是否检测到烟雾的估计精度。此外，所提出的YOLOv4模型还可以有效地从有限的训练样本中捕获图像中的烟雾。

七、主讲人简介：

庞硕博士，美国安柏瑞德航空航天大学电子工程与计算机系终身教授。1999年，留学美国就读于加州大学（University of California at Riverside）电子工程系，2001年获硕士学位，2004年获博士学位。留学期间，师从控制领域专家Jay Farrell教授，从事水下机器人的智能控制技术研究。2004年博士毕业后，任教于美国安柏瑞德航空航天大学电子工程与计算机系。多年来，承担了多项的重要科研项目，开展了多项前瞻性、探索性等应用基础研究和预先研究，获得了多项研究成果。目前已发表论文60多篇并被包括世界权威杂志《自然》在内的多家刊物所引用。