論文の概要: ForestProtector: An IoT Architecture Integrating Machine Vision and Deep Reinforcement Learning for Efficient Wildfire Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09926v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 02:47:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 14:00:42.142738
• Title: ForestProtector: An IoT Architecture Integrating Machine Vision and Deep Reinforcement Learning for Efficient Wildfire Monitoring
• Title（参考訳）: ForestProtector: 効率的な山火事モニタリングのためのマシンビジョンと深層強化学習を統合したIoTアーキテクチャ
• Authors: Kenneth Bonilla-Ormachea, Horacio Cuizaga, Edwin Salcedo, Sebastian Castro, Sergio Fernandez-Testa, Misael Mamani,
• Abstract要約: 森林火災の早期発見は、それらが引き起こす環境と社会経済の被害を最小限に抑えるために重要である。 既存の火災検知システムは高価であり、人的介入を必要とすることが多く、大規模地域の継続的な監視は実行不可能である。 本研究は、コンピュータビジョン機能を備えた中央ゲートウェイ装置を用いて、遠距離における煙の360度視野をモニタする低コスト森林火災検知システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9423257767158634
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• Abstract: Early detection of forest fires is crucial to minimizing the environmental and socioeconomic damage they cause. Indeed, a fire's duration directly correlates with the difficulty and cost of extinguishing it. For instance, a fire burning for 1 minute might require 1 liter of water to extinguish, while a 2-minute fire could demand 100 liters, and a 10-minute fire might necessitate 1,000 liters. On the other hand, existing fire detection systems based on novel technologies (e.g., remote sensing, PTZ cameras, UAVs) are often expensive and require human intervention, making continuous monitoring of large areas impractical. To address this challenge, this work proposes a low-cost forest fire detection system that utilizes a central gateway device with computer vision capabilities to monitor a 360{\deg} field of view for smoke at long distances. A deep reinforcement learning agent enhances surveillance by dynamically controlling the camera's orientation, leveraging real-time sensor data (smoke levels, ambient temperature, and humidity) from distributed IoT devices. This approach enables automated wildfire monitoring across expansive areas while reducing false positives.
• Abstract（参考訳）: 森林火災の早期発見は、それらが引き起こす環境と社会経済の被害を最小限に抑えるために重要である。 実際、火災の期間は、消火の困難さとコストと直接関係している。 例えば、1分間の火災は消火に1リットルの水を要し、2分間の火災は100リットル、そして10分間の火災は1000リットルを必要とする。 一方、新しい技術(リモートセンシング、PTZカメラ、UAV)に基づく既存の火災検知システムは、しばしば高価であり、人的介入を必要とするため、大規模地域の継続的な監視は不可能である。 この課題に対処するために、コンピュータビジョン機能を備えた中央ゲートウェイ装置を用いて、長距離煙の360{\deg}視野をモニタする低コストの森林火災検知システムを提案する。 深層強化学習エージェントは、分散IoTデバイスからのリアルタイムセンサデータ(煙レベル、環境温度、湿度)を活用することにより、カメラの向きを動的に制御することで監視を強化する。 このアプローチは、偽陽性を低減しつつ、拡張領域を横断する自動山火事監視を可能にする。

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