Edge Computing-Based Real-Time Forest Fire Detection Using UAV Thermal and Color Images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fire detection using aerial platform is an important technology for forest surveillance. But the real-time detection capability is still a challenging problem. In this article, an edge computing-based real-time forest fire detection strategy is designed using the uncrewed aerial vehicle (UAV). The objective is to improve the timely response capability and the detection accuracy for early stage small fires. The thermal and color images obtained from the onboard cameras are registered to the same scale and merged with appropriate proportions. These preprocessed dual-modal images become the input for training the fire detection network model. To deploy this model on the resource-constrained UAV edge computing device, it is compressed and accelerated to reduce size and enhance efficiency. Experiments based on self-made UAV dual-modal images of simulated fire scenarios and public datasets derived from real forest environments are conducted to validate the accuracy and speed of the proposed method. Experimental results show that, on the self-made dataset, the mAP is 93.76%, and the inference speed reaches 34.6 FPS on the ground computer. On the public dataset, the mAP is 97.53%, and the inference speed reaches 16 FPS on the edge computing device iCrest 2-s. Compared to several state-of-the-art methods, our proposed method achieves a good tradeoff between accuracy and speed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle