Development of a hybrid algorithm to predict room fire flashovers based on vision data
Notice bibliographique
Résumé
One of the most deadly situations that firefighters could face in firefighting is flashover, which is sudden fire propagation occurring in a room with all the items in the room bursting into the fire. In general, firefighters need years of training to identify and predict the flashover. Although the decades of experimental and numerical fire research shed light on the room fire dynamics, there are still gaps in transferring the fire science to the fire ground where innovative yet simple solutions are needed to overcome the harsh environment. This project is to develop a robust smart firefighting tool that can be easily deployed like cameras to the fire ground and provide effective assistance to firefighters. One key ability of the smart fighting tool would be assisting firefighters in detecting impending deadly flashovers. An explorative study is conducted adopting deep learning methods in the processing of smoke and flame video images. Scientific knowledge of room fires is also coupled to build an algorithm that requires less hardware but produces high accuracy. The hybrid system combining deep learning methods and fire safety knowledge only requires RGB vision data for flashover prediction, which can be acquired by any camera used by firefighters. The system converts the RGB inputs to thermal images and processes the flashover analysis with images classified as smoke and flame. The system was tested with video data obtained from various fire tests, and the performance was evaluated and compared with other existing models. The hybrid algorithm of the flashover prediction system demonstrated promising performance by surpassing other existing methods designed for similar tasks, with high prediction accuracy
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».