Case Studies in Thermal Engineering· 2020Q1
YOLO v3, Görüntü Yangın Tespiti Alanında %83,7 Ortalama Kesinlik Elde Etti
Image fire detection algorithms based on convolutional neural networks
- 373atıf
- Q1SCImago
- 2020yıl
Kısa özet
YOLO v3 tabanlı görüntü yangın tespiti, diğer CNN modellerini ve geleneksel yöntemleri geride bırakarak %83,7 ortalama kesinlik sağlıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- YOLO v3, görüntü yangın tespitinde %83,7 ortalama kesinlik elde etti.
- YOLO v3 modeli, gerçek zamanlı uygulamalara uygun 28 FPS tespit hızı sunuyor.
- CNN tabanlı nesne algılama modelleri, doğruluk ve hız açısından geleneksel özellik çıkarma yöntemlerinden daha üstün.
- YOLO v3, test edilen diğer CNN modellerine kıyasla üstün sağlamlık gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
As a new fire detection technology, image fire detection has recently played a crucial role in reducing fire losses by alarming users early through early fire detection. Image fire detection is based on an algorithmic analysis of images. However, there is a lower accuracy, delayed detection, and a large amount of computation in common detection algorithms, including manually and machine automatically extracting image features. Therefore, novel image fire detection algorithms based on the advanced object detection CNN models of Faster-RCNN, R–FCN, SSD, and YOLO v3 are proposed in this paper. A comparison of the proposed and current algorithms reveals that the accuracy of fire detection algorithms based on object detection CNNs is higher than other algorithms. Especially, the average precision of the algorithm based on YOLO v3 reaches to 83.7%, which is higher than the other proposed algorithms. Besides, the YOLO v3 also has stronger robustness of detection performance, and its detection speed reaches 28 FPS, thereby satisfying the requirements of real-time detection.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Case Studies in Thermal Engineering, 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Güvenlik, Risk, Güvenilirlik ve Kalite
Safety, Risk, Reliability and QualityEngineering