Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Wildland Fire Smoke Detection

論文の概要: Multimodal Wildland Fire Smoke Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14143v1
Date: Thu, 29 Dec 2022 01:16:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 16:30:39.260916
Title: Multimodal Wildland Fire Smoke Detection
Title（参考訳）: マルチモーダル・ワイルドランド火災煙検出
Authors: Siddhant Baldota, Shreyas Anantha Ramaprasad, Jaspreet Kaur Bhamra, Shane Luna, Ravi Ramachandra, Eugene Zen, Harrison Kim, Daniel Crawl, Ismael Perez, Ilkay Altintas, Garrison W. Cottrell, Mai H.Nguyen
Abstract要約: 研究によると、気候変動によって温暖な温度と乾燥状態が生まれ、長い山火事の季節と米国の山火事のリスクが増大する。スモーキーネット(SmokeyNet)は,森林火災の煙を検出するための時間的情報を用いた深層学習モデルである。 SmokeyNetは、ほんの数分の時間で自動早期通知システムとして機能し、破壊的な山火事との戦いに有用なツールを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.15911752972989
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Research has shown that climate change creates warmer temperatures and drier conditions, leading to longer wildfire seasons and increased wildfire risks in the United States. These factors have in turn led to increases in the frequency, extent, and severity of wildfires in recent years. Given the danger posed by wildland fires to people, property, wildlife, and the environment, there is an urgency to provide tools for effective wildfire management. Early detection of wildfires is essential to minimizing potentially catastrophic destruction. In this paper, we present our work on integrating multiple data sources in SmokeyNet, a deep learning model using spatio-temporal information to detect smoke from wildland fires. Camera image data is integrated with weather sensor measurements and processed by SmokeyNet to create a multimodal wildland fire smoke detection system. We present our results comparing performance in terms of both accuracy and time-to-detection for multimodal data vs. a single data source. With a time-to-detection of only a few minutes, SmokeyNet can serve as an automated early notification system, providing a useful tool in the fight against destructive wildfires.
Abstract（参考訳）: 研究によると、気候変動によって温暖な温度と乾燥状態が生まれ、長い山火事の季節と米国の山火事のリスクが増大する。これらの要因は、近年の山火事の頻度、程度、深刻度の増加につながっている。人、財産、野生生物、環境に山火事がもたらす危険を考えると、効果的な山火事管理のためのツールを提供することは急務である。火災の早期発見は、破滅的な破壊を最小化するために不可欠である。本稿では,山火事の煙を検出するために,時空間情報を用いた深層学習モデルであるsmokeynetに,複数のデータソースを統合する作業について述べる。カメラ画像データは気象センサと統合され、SmokeyNetによって処理され、マルチモーダルな森林火災煙検知システムを作成する。本稿では,マルチモーダルデータと単一データソースの精度と検出時間の両面での性能を比較した。わずか数分で検出できるので、smokenetは自動早期通知システムとして機能し、破壊的な野火との戦いに有用なツールを提供する。

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