Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging Datasets for Forest Fire Detection

論文の概要: Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging Datasets for Forest Fire Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12924v2
Date: Thu, 7 Mar 2024 20:59:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 22:45:43.057213
Title: Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging Datasets for Forest Fire Detection
Title（参考訳）: 森林火災検知用連成データセットにおける支持ベクトルマシン(SVM)の性能解析
Authors: Ankan Kar, Nirjhar Nath, Utpalraj Kemprai, Aman
Abstract要約: 本稿では,イメージデータセットを用いた森林火災検知の重要課題に対する支援ベクトルマシン(SVM)の性能と利用について検討する。 SVMは、画像内の火災に関連するパターンを認識する能力を示す。本研究から得られた知見は,効率的な森林火災検知システムの開発に有効である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This article delves into the analysis of performance and utilization of Support Vector Machines (SVMs) for the critical task of forest fire detection using image datasets. With the increasing threat of forest fires to ecosystems and human settlements, the need for rapid and accurate detection systems is of utmost importance. SVMs, renowned for their strong classification capabilities, exhibit proficiency in recognizing patterns associated with fire within images. By training on labeled data, SVMs acquire the ability to identify distinctive attributes associated with fire, such as flames, smoke, or alterations in the visual characteristics of the forest area. The document thoroughly examines the use of SVMs, covering crucial elements like data preprocessing, feature extraction, and model training. It rigorously evaluates parameters such as accuracy, efficiency, and practical applicability. The knowledge gained from this study aids in the development of efficient forest fire detection systems, enabling prompt responses and improving disaster management. Moreover, the correlation between SVM accuracy and the difficulties presented by high-dimensional datasets is carefully investigated, demonstrated through a revealing case study. The relationship between accuracy scores and the different resolutions used for resizing the training datasets has also been discussed in this article. These comprehensive studies result in a definitive overview of the difficulties faced and the potential sectors requiring further improvement and focus.
Abstract（参考訳）: 本稿では,イメージデータセットを用いた森林火災検知の重要課題に対する支援ベクトルマシン(SVM)の性能と利用について検討する。森林火災が生態系や人的居住地への脅威が高まる中、迅速かつ正確な検知システムの必要性が最も重要である。強力な分類能力で知られるSVMは、画像内の火災に関連するパターンを認識する能力を示す。ラベル付きデータに基づいてトレーニングすることで、SVMは、森林地域の視覚的特性における炎、煙、変化といった、火災に関連する特徴を識別する能力を得る。この文書は、データ前処理、特徴抽出、モデルトレーニングといった重要な要素を網羅し、SVMの使用を徹底的に調査している。正確性、効率性、実用性などのパラメータを厳格に評価する。本研究から得られた知識は,効率的な森林火災検知システムの開発を支援し,迅速な対応を可能にし,災害管理を改善する。さらに,SVMの精度と高次元データセットが提示する困難度との関係を,明らかにしたケーススタディを通じて詳細に検討した。トレーニングデータセットのリサイズに使用する精度スコアと解像度の違いとの関係についても,本論文で論じている。これらの包括的な研究は、直面する困難と潜在的なセクターがさらなる改善と焦点を必要とする決定的な概要をもたらす。

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