- Номер
- Журнал СФУ. Техника и технологии. 2024 17 (2)
- Авторы
- Деяб, О. А.; Черников, Д. Ю.; Селиванов, А. С.
- Контактная информация
- Деяб, О. А. : Сибирский федеральный университет Российская Федерация, Красноярск; Технологический университет-Ирак Ирак, Багдад; Черников, Д. Ю.: Сибирский федеральный университет Российская Федерация, Красноярск; Селиванов, А. С. : Сибирский федеральный университет Российская Федерация, Красноярск
- Ключевые слова
- visual sensor network; WebRTC; YOLOv5; surveillance camera; fire detection; сеть визуальных сенсоров; WebRTC; YOLOv5; камера наблюдения; обнаружение пожара
- Аннотация
Одним из самых разрушительных стихийных бедствий, наносящих вред как окружающей среде, так и жизни человека, являются пожары. Они не только наносят огромный материальный ущерб, но и ставят под угрозу жизнь людей и общественную безопасность. Целью данного проекта является разработка эффективной системы выявления городских пожаров. Метод искусственного интеллекта для улучшения операций по обнаружению пожара – это модель YOLOv5. Для точного и эффективного обнаружения пожара городские камеры превращаются в сеть визуальных датчиков на основе парадигмы YOLOv5. Эта система сканирует записи с камер, чтобы определить конкретное местоположение и наличие пожаров с помощью технологий глубокого обучения. Технология WebRTC также используется для отправки сигналов пожарной тревоги. WebRTC обеспечивает прямую и эффективную связь между системой и наблюдателями. Объединение YOLOv5 и WebRTC с сетью визуальных датчиков может улучшить и повысить эффективность операций по раннему обнаружению пожара и реагированию на него. В этом исследовании представлена система раннего выявления пожаров в городах с низкими затратами за счет использования существующей инфраструктуры камер наблюдения
- Страницы
- 266–275
- EDN
- UBMXVW
- Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
- https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/152769
Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).