AUTOMATED FOREST FIRE DETECTION USING FUZZY LOGIC BASED IMAGE PROCESSING METHOD

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51885/1561-4212_2023_2_95
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Wildfires and the extent of the damage and destruction they leave behind are well known. Due to the limitations of manual methods for monitoring fires, there is an urgent need to develop automated methods for them. In recent years, there has been significant development of vision systems for fire detection. This article presents a method for identifying fire and smoke using fuzzy logic image processing to achieve efficient and early detection of forest fires. The fuzzy logic-based fire detection method is designed to detect and segment areas of flame and smoke in visual images captured by a camera on board an unmanned aerial vehicle (UAV). The model has been tested on a wide range of aerial images containing areas of fire and smoke and has shown good performance up to 95 % accu- racy.