Convolutional neural networks for solving fire detection problems based on aerial photography

2022

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.25209/2079-3316-2022-13-1-195-213
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В работе представлены результаты применения новой структуры свёрточных нейронных сетей (СНС) для обнаружения пожаров на основе аэрофотоснимков. Сформирован обучающий набор данных на основе видеозаписей пожаров, снятых с воздуха в различных условиях. Показано, что предлагаемая свёрточная нейронная сеть достаточно хорошо работает в области обнаружения пожара. Представлены результаты экспериментов на реальных видеопоследовательностях. Предложенный подход обеспечивает высокую точность(precision) 94,78%, полноту(recall) 92,97%, F1-меру 95,42% и хорошие показатели IoU (Intersection over Union), что позволяет сделать вывод об эффективности использования предлагаемой СНС для обнаружения пожаров.