简介：摘要本文研究了一种基于R-SSD网络的森林火灾区域定位隔离系统，该系统包括多个高清电力载波摄像头、一个电力猫路由器、上位机两台、一个西门子S7-300系列PLC控制芯片、多个水阀电磁开关、多个环形水管。其中两台上位机均配置有TensorFlow(GPU)深度学习框架，上位机1用来实现R-SSD网络模型搭建与训练、上位机2用来利用训练好的R-SSD模型进行火灾目标检测与定位，并将定位信号输出给PLC控制芯片，S7-300系列PLC控制芯片在接收到火灾区域定位信号后，输出相应动作信号，控制对应区域水闸电磁开关开通，则各个区域已铺设好的环形水管开始放水，控制火势蔓延，将火灾区域隔离，该系统利用深度学习R-SSD网络能够准确的进行火灾目标检测并输出定位信息，通过PLC芯片自动控制电磁水阀开通放水，在火灾救援人员到来之前隔离火灾区域、控制火势蔓延，减小经济损失，具有一定有效性。
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