Two-Tier Submodel Partition Framework for Enhancing UAV Swarm Robustness in Forest Fire Detection
Notice bibliographique
Résumé
The deployment of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarm for Forest Fire Detection (FFD) missions presents unique challenges, e.g., the early forest fires are difficult to identify due to environment diversity and feature complexity, especially when some UAVs could be destroyed in harsh environments. To address these challenges, UAV swarm-based FFD missions can leverage advanced deep learning techniques, where online model updates, robustness, and communication overhead control become crucial for ensuring the effectiveness and adaptability of these missions. In this paper, we propose a Two-tier Submodel Partition Framework (TSPF) to enhance the robustness of UAV swarm conducting FFD missions. TSPF utilizes online model updates to adapt to diverse mission environments, thus strengthening the generalization capability of the model. In addition, a graph coloring method, an intragroup backup mechanism, and a Dynamic Server Selection (DSS) mechanism for the grouping are employed to enhance the robustness of FFD missions when some UAVs are destroyed, hence maintaining the high performance of FFD missions in harsh environments. Moreover, TSPF enables submodel updates by aggregating the parameters of selected layers within/between UAV groups, thereby effectively reducing the model parameter uploads (communication overhead) in model training. Experimental evaluations demonstrate that our proposed TSPF significantly improves the detection accuracy of forest fires, enhances the robustness of FFD missions against the destruction of some UAVs, and reduces the communication overhead in FFD missions.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».