論文の概要: Revolutionizing Wildfire Detection with Convolutional Neural Networks: A VGG16 Model Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19479v1
• Date: Mon, 26 May 2025 04:02:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.152779
• Title: Revolutionizing Wildfire Detection with Convolutional Neural Networks: A VGG16 Model Approach
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによるワイルドファイア検出の革命:VGG16モデルアプローチ
• Authors: Lakshmi Aishwarya Malladi, Navarun Gupta, Ahmed El-Sayed, Xingguo Xiong,
• Abstract要約: 森林火災は、破壊的な結果を避けるために、いかに緊急に効率的な警報システムが必要かを強調している。 本研究では,VGG16アーキテクチャ上に構築された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,山火事検出の精度を高めることを目的とする。 低解像度の画像、データセットの不均衡、リアルタイム適用性の必要性などが主な課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6229567287607896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over 8,024 wildfire incidents have been documented in 2024 alone, affecting thousands of fatalities and significant damage to infrastructure and ecosystems. Wildfires in the United States have inflicted devastating losses. Wildfires are becoming more frequent and intense, which highlights how urgently efficient warning systems are needed to avoid disastrous outcomes. The goal of this study is to enhance the accuracy of wildfire detection by using Convolutional Neural Network (CNN) built on the VGG16 architecture. The D-FIRE dataset, which includes several kinds of wildfire and non-wildfire images, was employed in the study. Low-resolution images, dataset imbalance, and the necessity for real-time applicability are some of the main challenges. These problems were resolved by enriching the dataset using data augmentation techniques and optimizing the VGG16 model for binary classification. The model produced a low false negative rate, which is essential for reducing unexplored fires, despite dataset boundaries. In order to help authorities execute fast responses, this work shows that deep learning models such as VGG16 can offer a reliable, automated approach for early wildfire recognition. For the purpose of reducing the impact of wildfires, our future work will concentrate on connecting to systems with real-time surveillance networks and enlarging the dataset to cover more varied fire situations.
• Abstract（参考訳）: 2024年だけで8,024件以上の山火事が記録されており、数千人の死者を出し、インフラや生態系に大きな被害を与えた。 合衆国の山火事は甚大な被害をもたらした。 森林火災は、破壊的な結果を避けるために、いかに緊急に効率的な警報システムが必要かを強調している。 本研究の目的は,VGG16アーキテクチャ上に構築された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,山火事検出の精度を高めることである。 D-FIREデータセットは、いくつかの種類の山火事と非野生火炎画像を含むもので、この研究に採用された。 低解像度の画像、データセットの不均衡、リアルタイム適用性の必要性などが主な課題である。 これらの問題は、データ拡張技術を用いてデータセットを豊かにし、バイナリ分類のためのVGG16モデルを最適化することで解決された。 このモデルは、データセット境界にもかかわらず、未発見の火災を減らすために不可欠である、低い偽陰性率を生み出した。 当局が迅速な対応を実行するのを助けるために、この研究は、VGG16のようなディープラーニングモデルが、早期の山火事認識のために信頼性が高く自動化されたアプローチを提供することを示している。 森林火災の影響を軽減するため、我々の今後の研究は、リアルタイム監視ネットワークとシステムとの接続に集中し、より多様な火災状況をカバーするためにデータセットを拡大する。

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