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

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.25209/2079-3316-2022-13-1-195-213
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.