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Enregistrement W7039535532

Modèle IoT de gestion du feu en temps réel dans les villes intelligentes

2022· other· fr· W7039535532 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionFilter (signal processing)Fusible alloyContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Chaque année, nous observons des milliers d'incendies résidentiels dans nos villes. Ces incendies causent de nombreux décès et dommages matériels. Au Québec, il y a en moyenne 16 500 incendies par année dont au moins 5 600 sont des incendies résidentiels. Entre 2015 et 2017, les incendies ont causé 131 décès et 540 millions de dollars CAD de dommage en moyenne par année. En 2018, il y avait 11 046 incendies avec 91 décès et 836.1 millions de dollars CAD de dommages en Ontario. Les personnes chargées d'intervenir en cas d'incendies sont les sapeurs-pompiers. Ces derniers disposent d'un temps très étroit (i.e., 5 à 10 minutes) pour sauver le maximum de personnes et arrêter la propagation des incendies. Pour aider les sapeurs-pompiers dans leurs tâches, de nombreuses solutions utilisant les Technologies de l'Information et de la Communication » (TIC) ont été mises en place. L'avènement des villes intelligentes et des nouvelles technologies, tels que le réseau 5G, les objets connectés « Internet of Things » (IoT) et la technologie « Building Information Model » (BIM), ont permis la création de solutions innovantes. Cependant, ces solutions présentent quelques lacunes comme l'incapacité de fonctionner en temps réel et de s'adapter à la plupart des situations d'incendie. Dans ce mémoire, nous proposons un nouveau modèle de gestion des incendies en temps réel. Ce modèle exploite les systèmes distribués et l'architecture microservice pour fournir un système robuste, adaptable et évolutif. Le modèle proposé est composé de quatre modules : le réseau de capteurs sans fil « Fire Emergency Sensor Network » (FESNet), l'application distribuée, les applications clients et un serveur Web qui agit comme intermédiaire entre l'application distribuée et les applications clients. Afin de valider notre modèle, un prototype capable du traitement de l'information en temps réel et de l'affichage des bâtiments en 3D a été implémenté. Nous avons effectué trois simulations en utilisant l'algorithme « Parallel Merge Sort » pour le triage des données. ABSTRACT: Every year, we see thousands of residential fires in our cities. These fires cause many deaths and property damage. In Quebec, there are an average of 16,500 fires per year of which at least 5,600 are residential fires. Between 2015 and 2017, fires caused 131 deaths and CAD 540 million in damage on average per year. In 2018, there were 11,046 fires with 91 deaths and CAD 836.1 million in damage in Ontario. The people responsible for responding to fires are the firefighters. Firefighters have a very limited amount of time (i.e., 5 to 10 minutes) to save as many people as possible and to stop the fire prorogation. To help firefighters in their tasks, many solutions using Information and Communication Technologies (ICT) have been implemented. The advent of smart cities and new technologies, such as the 5G network, the Internet of Things (IoT) and the Building Information Model (BIM), have allowed the creation of innovative solutions. However, these solutions have some shortcomings such as the inability to operate in real time and to adapt to most fire situations. In this dissertation, we propose a new model for real-time fire management. This model exploits distributed systems and microservices architecture to provide a robust, adaptable and scalable system. The proposed model is composed of four modules: The Fire Emergency Sensor Network (FESNet), the distributed application, the client applications and a Web server that acts as an intermediary between the distributed application and the client applications. To validate our model, a prototype able to process the information in real-time and to display the buildings in 3D, was implemented. Moreover, we perform three simulations using the Parallel Merge Sort algorithm.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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