論文の概要: Preliminary Wildfire Detection Using State-of-the-art PTZ (Pan, Tilt,
Zoom) Camera Technology and Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05083v1
- Date: Fri, 10 Sep 2021 19:30:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-18 21:11:20.424109
- Title: Preliminary Wildfire Detection Using State-of-the-art PTZ (Pan, Tilt,
Zoom) Camera Technology and Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 最新のPTZ(Pan, Tilt, Zoom)カメラ技術と畳み込みニューラルネットワークを用いた予備的山火事検出
- Authors: Samarth Shah
- Abstract要約: 野生の火は、人間や自然によって引き起こされる可能性のある環境において、制御されていない火災である。
2020年だけで、カリフォルニア州の山火事は4200万エーカーの土地を燃やし、10,500の建物や建物を破壊し、31人以上が死んだ。
研究の目的は、森林火災が広がるのを防ぐため、初期の段階で森林火災を検出することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wildfires are uncontrolled fires in the environment that can be caused by
humans or nature. In 2020 alone, wildfires in California have burned 4.2
million acres, damaged 10,500 buildings or structures, and killed more than 31
people, exacerbated by climate change and a rise in average global
temperatures. This also means there has been an increase in the costs of
extinguishing these treacherous wildfires. The objective of the research is to
detect forest fires in their earlier stages to prevent them from spreading,
prevent them from causing damage to a variety of things, and most importantly,
reduce or eliminate the chances of someone dying from a wildfire. A fire
detection system should be efficient and accurate with respect to extinguishing
wildfires in their earlier stages to prevent the spread of them along with
their consequences. Computer Vision is potentially a more reliable, fast, and
widespread method we need. The current research in the field of preliminary
fire detection has several problems related to unrepresentative data being used
to train models and their existing varied amounts of label imbalance in the
classes of their dataset. We propose a more representative and evenly
distributed data through better settings, lighting, atmospheres, etc., and
class distribution in the entire dataset. After thoroughly examining the
results of this research, it can be inferred that they supported the datasets
strengths by being a viable resource when tested in the real world on
unfamiliar data. This is evident since as the model trains on the dataset, it
is able to generalize on it, hence confirming this is a viable Machine Learning
setting that has practical impact.
- Abstract（参考訳）: 野生の火は、人間や自然によって引き起こされる可能性のある環境における制御不能な火である。
2020年だけで、カリフォルニア州の山火事は4200万エーカーの土地を燃やし、10,500の建物や建物を破壊し、31人以上の死者を出した。
これはまた、これらの裏切り的な野火を消火するコストが増加したことを意味する。
研究の目的は、初期の段階で森林火災を検出して拡散を防ぎ、様々な物に損傷を与えないようにすること、そして最も重要なことは、人が山火事で死ぬ可能性を減らすか、排除することである。
火災検知システムは、早期に野火を消火し、その影響とともにその拡散を防止するため、効率的かつ正確でなければならない。
コンピュータビジョンは、私たちが必要とするより信頼性が高く、高速で、幅広い方法です。
予備的火災検出の分野での最近の研究には、モデルのトレーニングに使用される非表現データと、それらのデータセットのクラスにおける既存の様々なラベルの不均衡に関するいくつかの問題がある。
我々は,データセット全体の設定,照明,雰囲気,クラス分布の改善を通じて,より代表的で均等に分散したデータを提案する。
この研究の結果を徹底的に調べた結果、未知のデータで実世界でテストした場合、データセットの強度が有効なリソースであることが推測できる。
モデルがデータセットをトレーニングするので、それを一般化することができるため、実用的な影響を持つマシンラーニング環境として実行可能なものであることは明らかです。
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