論文の概要: Active Wildfires Detection and Dynamic Escape Routes Planning for Humans
through Information Fusion between Drones and Satellites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03519v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 14:25:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 14:47:11.939971
- Title: Active Wildfires Detection and Dynamic Escape Routes Planning for Humans
through Information Fusion between Drones and Satellites
- Title（参考訳）: 無人機と衛星間の情報融合による人為的ワイルドファイア検出と動的避難経路計画
- Authors: Chang Liu and Tamas Sziranyi
- Abstract要約: 本稿では,アクティブな山火事検出と道路網抽出のためのUAVビジョン技術と衛星画像解析技術の融合を提案する。
火源の位置と煙と火の分断は、センチネル2衛星画像に基づいて行われる。
その結果, 動的避難経路計画アルゴリズムは, 火災発生時に人間に最適なリアルタイムナビゲーション経路を提供することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9561033879611944
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: UAVs are playing an increasingly important role in the field of wilderness
rescue by virtue of their flexibility. This paper proposes a fusion of UAV
vision technology and satellite image analysis technology for active wildfires
detection and road networks extraction of wildfire areas and real-time dynamic
escape route planning for people in distress. Firstly, the fire source location
and the segmentation of smoke and flames are targeted based on Sentinel 2
satellite imagery. Secondly, the road segmentation and the road condition
assessment are performed by D-linkNet and NDVI values in the central area of
the fire source by UAV. Finally, the dynamic optimal route planning for humans
in real time is performed by the weighted A* algorithm in the road network with
the dynamic fire spread model. Taking the Chongqing wildfire on August 24,
2022, as a case study, the results demonstrate that the dynamic escape route
planning algorithm can provide an optimal real-time navigation path for humans
in the presence of fire through the information fusion of UAVs and satellites.
- Abstract（参考訳）: UAVは、その柔軟性によって、荒野救助の分野でますます重要な役割を担っている。
本稿では,UAVビジョン技術と衛星画像解析技術を融合して,山火事の現場から道路網を抽出し,被災者の避難経路をリアルタイムに計画する手法を提案する。
まず、センチネル2衛星画像に基づいて、火源の位置と煙と炎のセグメンテーションを目標とする。
第2に、UAVによる火災源の中心領域におけるD-linkNetとNDVIの値を用いて道路セグメント化と道路条件評価を行う。
最後に, 動的延焼モデルを用いた道路網における重み付きA*アルゴリズムにより, リアルタイムの動的最適経路計画を行う。
2022年8月24日の重慶山火事を事例として、この動的避難経路計画アルゴリズムは、UAVや衛星の情報融合による火災の存在下で、人間に最適なリアルタイムナビゲーション経路を提供することができることを示した。
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