基于CNN的热力图火点再确认方法、系统、设备及介质

本申请涉及基于CNN的热力图火点再确认方法、系统、设备及介质，涉及火情监测技术领域，其方法包括：收集并标注真实与虚警火点的热力图样本，构建二分类训练集；基于卷积神经网络，对热力图样本的多光谱特征训练判识，构建输出置信度分数，即热力图样本中候选点为真实火点的概率的识别模型；将需火点再确认的热力图通过该识别模型，输出候选火点的置信度分数并与预设阈值比较，筛选真实与虚警火点并剔除虚警火点。本申请能够有效去除因云边缘以及地表高温造成的伪火点，提升火点识别的精i度与鲁棒性。