論文の概要: Enhancing Tree Type Detection in Forest Fire Risk Assessment: Multi-Stage Approach and Color Encoding with Forest Fire Risk Evaluation Framework for UAV Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19184v2
• Date: Tue, 6 Aug 2024 22:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 17:40:15.882581
• Title: Enhancing Tree Type Detection in Forest Fire Risk Assessment: Multi-Stage Approach and Color Encoding with Forest Fire Risk Evaluation Framework for UAV Imagery
• Title（参考訳）: 森林火災リスク評価における木型検出の強化:UAV画像のための多段階的アプローチと森林火災リスク評価フレームワークによる色符号化
• Authors: Jinda Zhang,
• Abstract要約: 森林火災は世界中の生態系、経済、人間の健康に重大な脅威をもたらす。 高度なコンピュータビジョンアルゴリズムを備えた無人航空機は森林火災の検出と評価に有望な解決策を提供する。 UAVと多段階物体検出アルゴリズムを用いた統合森林火災リスク評価フレームワークを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forest fires pose a significant threat to ecosystems, economies, and human health worldwide. Early detection and assessment of forest fires are crucial for effective management and conservation efforts. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with advanced computer vision algorithms offer a promising solution for forest fire detection and assessment. In this paper, we optimize an integrated forest fire risk assessment framework using UAVs and multi-stage object detection algorithms. We introduce improvements to our previous framework, including the adoption of Faster R-CNN, Grid R-CNN, Sparse R-CNN, Cascade R-CNN, Dynamic R-CNN, and Libra R-CNN detectors, and explore optimizations such as CBAM for attention enhancement, random erasing for preprocessing, and different color space representations. We evaluate these enhancements through extensive experimentation using aerial image footage from various regions in British Columbia, Canada. Our findings demonstrate the effectiveness of multi-stage detectors and optimizations in improving the accuracy of forest fire risk assessment. This research contributes to the advancement of UAV-based forest fire detection and assessment systems, enhancing their efficiency and effectiveness in supporting sustainable forest management and conservation efforts.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は世界中の生態系、経済、人間の健康に重大な脅威をもたらす。 森林火災の早期発見と評価は, 効果的な管理・保全に不可欠である。 高度なコンピュータビジョンアルゴリズムを備えた無人航空機(UAV)は森林火災の検出と評価に有望なソリューションを提供する。 本稿では,UAVと多段階物体検出アルゴリズムを用いた森林火災リスク評価フレームワークを最適化する。 本稿では,Faster R-CNN,Grid R-CNN,Sparse R-CNN,Cascade R-CNN,Dynamic R-CNN,Libra R-CNN 検出器の採用など,従来のフレームワークの改良について紹介する。 カナダ,ブリティッシュコロンビア州の各地域の航空画像画像を用いて,これらの拡張を評価する。 本研究は,森林火災リスク評価の精度向上に有効な多段階検出器と最適化の有効性を示すものである。 本研究は,UAVによる森林火災検知・評価システムの高度化に寄与し,持続的森林管理・保全活動の効率化と効率化に寄与する。

関連論文リスト

• Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs [0.8668211481067458]
  火災リスクを評価し、資源需要を予測する火災指標が不可欠である。 医療や環境モニタリングなどの分野におけるセンサネットワークの増加に伴い、セマンティックセンサーネットワークは、気候データ収集にますます利用されている。 本稿では,Apache Sparkによる森林火災の早期検出,気象・地理データによる火災リスク予測の強化について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T17:30:30Z)
• A comprehensive survey of research towards AI-enabled unmanned aerial systems in pre-, active-, and post-wildfire management [6.043705525669726]
  森林火災は世界でも最も破壊的な自然災害の1つであり、人命と森林の野生生物に壊滅的な被害をもたらしている。 近年、無人航空機(UAV)とディープラーニングモデルの統合によって推進される山火事における人工知能(AI)の使用は、より効果的な山火事管理を実装し、開発するための前例のない勢いを生み出している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T05:09:35Z)
• Improved Active Fire Detection using Operational U-Nets [18.786429304405097]
  森林や公共の土地の管理には、衛星画像による活動的な火災の監視と検出が不可欠である。 本稿では,活動型火災の早期検出のための運用型U-Netsという新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T15:08:37Z)
• Threatening Patch Attacks on Object Detection in Optical Remote Sensing Images [55.09446477517365]
  自然画像における物体検出における高度なパッチアタック(PA)は、ディープニューラルネットワークに基づく手法における大きな安全性の脆弱性を指摘した。 我々は,TPAと呼ばれる視覚的品質の低下を伴わない,より危険度の高いPAを提案する。 我々の知る限りでは、これがO-RSIにおけるオブジェクト検出におけるPAの研究の最初の試みであり、この研究が読者にこのトピックの研究に興味を持たせることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T02:35:49Z)
• Evaluation of the potential of Near Infrared Hyperspectral Imaging for monitoring the invasive brown marmorated stink bug [53.682955739083056]
  BMSB(Halyomorpha halys)は、数種の作物を害する世界的重要性の害虫である。 本研究は、BMSB検体を検出する技術として、NIR-HSI(Near Infrared Hyperspectral Imaging)を実験室レベルで予備評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T11:37:20Z)
• Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests [62.997667081978825]
  森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。 監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。 本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z)
• From Static to Dynamic Prediction: Wildfire Risk Assessment Based on Multiple Environmental Factors [69.9674326582747]
  ワイルドファイアはアメリカ合衆国西海岸で頻繁に起こる最大の災害の1つである。 カリフォルニアの山火事リスクが高い地域を解析・評価するための静的・動的予測モデルを提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T17:56:17Z)
• Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection [66.05992706105224]
  本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。 実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z)
• Unmanned Aerial Systems for Wildland and Forest Fires [0.0]
  森林火災は経済的損失、人命、重要な環境被害を引き起こす重要な自然災害である。 森林と森林の火災支援と戦闘のための専用ソリューションの開発に向けた研究が進められている。 無人航空システム(UAS)は操縦性のために有用であることが証明されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T23:01:12Z)
• Robust Out-of-distribution Detection for Neural Networks [51.19164318924997]
  既存の検出機構は, 分布内およびOOD入力の評価において, 極めて脆弱であることを示す。 ALOE と呼ばれる実効性のあるアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,逆向きに構築された逆数と外数の両方の例にモデルを公開することにより,堅牢なトレーニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-21T17:46:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。