論文の概要: Image-based Early Detection System for Wildfires

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01629v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 07:38:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 12:42:07.071851
• Title: Image-based Early Detection System for Wildfires
• Title（参考訳）: 野火の画像に基づく早期検出システム
• Authors: Omkar Ranadive, Jisu Kim, Serin Lee, Youngseo Cha, Heechan Park, Minkook Cho, Young K. Hwang
• Abstract要約: 森林火災は土地の被害、財産の喪失、大気汚染、さらには人命の喪失を引き起こす破壊的な現象である。 本稿では,機械学習を用いて山火事の煙を高精度に検出するWildfire Detection and Alertシステムを提案する。 私たちの技術は現在、米国内で毎日何百ものカメラから送られてくるデータを監視するために使われています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8494271563126676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wildfires are a disastrous phenomenon which cause damage to land, loss of property, air pollution, and even loss of human life. Due to the warmer and drier conditions created by climate change, more severe and uncontrollable wildfires are expected to occur in the coming years. This could lead to a global wildfire crisis and have dire consequences on our planet. Hence, it has become imperative to use technology to help prevent the spread of wildfires. One way to prevent the spread of wildfires before they become too large is to perform early detection i.e, detecting the smoke before the actual fire starts. In this paper, we present our Wildfire Detection and Alert System which use machine learning to detect wildfire smoke with a high degree of accuracy and can send immediate alerts to users. Our technology is currently being used in the USA to monitor data coming in from hundreds of cameras daily. We show that our system has a high true detection rate and a low false detection rate. Our performance evaluation study also shows that on an average our system detects wildfire smoke faster than an actual person.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は、土地の損傷、財産の喪失、大気汚染、さらには人間の生命の喪失を引き起こす悲惨な現象である。 気候変動によって引き起こされる暖かく乾燥した環境のため、今後数年でより厳しく制御不能な山火事が起こると予想されている。 これは世界的な山火事を引き起こし、地球に恐ろしい結果をもたらす可能性がある。 そのため、山火事の拡散を防ぐための技術が不可欠になっている。 大きすぎる前に野火が広がるのを防ぐ一つの方法は、早期検出、すなわち実際の火災が始まる前に煙を検出することである。 本稿では,機械学習を用いて高い精度で山火事の煙を検知し,ユーザに即時警報を送信できるWildfire Detection and Alertシステムを提案する。 私たちの技術は現在、米国内で毎日何百ものカメラから送られてくるデータを監視するために使われています。 その結果,本システムは真検出率が高く,誤検出率が低いことがわかった。 また, 性能評価の結果から, 実際の人よりも山火事の煙が速く検出されることがわかった。

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