yueureka/WildFireDetection
📦 开源项目yueureka
利用 U-Net 架构和卫星影像进行野火检测的深度学习解决方案。
WildFireDetection 提供了一个全面的框架，用于处理卫星数据并对野火区域进行语义分割。该项目核心利用 U-Net 架构（一种在医学图像分割中表现卓越的卷积神经网络），并将其适配于地理空间分析。存储库展示了如何使用 Apache Spark 和 Databricks 处理大规模卫星数据集，从而实现分布式训练和推理工作流。关键技术组件包括卫星影像预处理脚本、模型训练配置以及允许用户实时可视化检测结果的 Streamlit 仪表板。通过 Docker 容器化环境，该项目确保了在各种云基础设施上的可复现性和部署便捷性。该项目为将计算机视觉应用于关键环境挑战提供了实用的蓝图。
💡核心亮点
- ├─基于 U-Net 架构的语义分割模型
- ├─可扩展的 Spark 与 Databricks 流水线
- └─内置 Streamlit 实时可视化仪表板
🎯适用人群
- ├─环境数据科学家
- ├─地理空间分析师
- └─气候科技开发者