Πρόσφατη δημοσίευσηΑισθητήρεςΕξηγεί πώς οι ερευνητές βελτίωσανYOLOv7, ένα μοντέλο ανίχνευσης αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο, για την ακριβή αναγνώριση του καπνού από πυρκαγιές σε εναέριες εικόνες που συλλέγονται από drones.και BiFPN για τη σύντηξη σε πολλές κλίμακες, με αποτέλεσμα την ισχυρή ανίχνευση ακόμη και για μικρά ή θολά σύννεφα καπνού αξιολογήσεις.epa.gov+3mdpi.com+3pubmed.ncbi.nlm.nih.gov+3.

Δεδομένα & Εκπαίδευση

Χρησιμοποιώντας ένα επιλεγμένο σύνολο6500 εικόνες UAVΗ προσοχή του CBAM βοηθά το δίκτυο να επικεντρωθεί στα σχετικά χωρικά και κανάλια χαρακτηριστικά.και BiFPN βελτιώνει τη σύντηξη χαρακτηριστικών για να δώσει προτεραιότητα σε χάρτες χαρακτηριστικών με αντίκτυπο.

Δυναμικότητα και ανθεκτικότητα

Από ποσοτική άποψη, το τροποποιημένο YOLOv7 ξεπέρασε τους ανιχνευτές βασικής γραμμής στην ανίχνευση τόσο μικρών, πρώιμων φάσεων σύννεφων καπνού όσο και μεγαλύτερων πυκνών νέφων.Οι συγγραφείς αποδεικνύουν ποιοτική επιτυχία σε διάφορα σενάρια, μερική απόκλειση και συνθήκες που μοιάζουν με ομίχλη και αναφέρουν υψηλή ακρίβεια και μετρήσεις ανάκλησης mdpi.com+ 1pubmed.ncbi.nlm.nih.gov+ 1.

Πρακτική Σημασία

Η έγκαιρη ανίχνευση του καπνού των πυρκαγιών είναι κρίσιμη: η αναγνώριση του καπνού πριν από την εμφάνιση των φλόγωνταχύτερη αποστολή πυροσβεστώνΗ piροσέγγιση piου piροβλέpiεται αpiό το piρόγραα αυτό piροβλέpiει την εpiιλογή των piρογραάτων piου piροβλέpiουν την αpiοθήκευση και την εpiιτροpiή των piρογραάτων piου piροβλέpiουν την εpiιτροpiή.

Ανάλυση και προοπτική

Από την άποψή μου, η προσέγγιση αυτή αντιμετωπίζει ένα πραγματικό πρόβλημα: η ανίχνευση καπνού είναι πολύ πιο δύσκολη από την ανίχνευση φλόγας, ωστόσο κάθε δευτερόλεπτο μετρά.ελαφρύ αλλά ισχυρό μοντέλοκατάλληλο για χρήση σε εξοπλισμό άκρων σε drones.

Επιπλέον, η ικανότητα ανίχνευσης αμυδρών μοτίβων καπνού και διάκρισης τους από σύννεφα ή ομίχλη αποδεικνύει την ανθεκτικότητα που απαιτείται σε συνθήκες πεδίου.Η ανάπτυξη της άκρης μειώνει την καθυστέρηση και την εξάρτηση από τη συνδεσιμότητα.

Κοιτάζοντας μπροστά, συνδυάζοντας αυτό το μοντέλο μεΠροειδοποιήσεις που βασίζονται στο IoTκαι την ενσωμάτωση σε συστήματα διαχείρισης έκτακτης ανάγκης θα μπορούσε να αυτοματοποιήσει αγωγούς ανίχνευσης· το drone εντοπίζει τον καπνό → στέλνει γεω-συντεταγμένες → διαβιβάζει ειδοποιήσεις → ενημερώνει τους δασικούς αξιωματούχους· όλα μέσα σε λίγα λεπτά.Η τεχνολογία γίνεται έτσι μια απτή γέφυρα μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της πρόληψης των πυρκαγιών.