Интеграция глубокого обучения и беспроводных сенсорных сетей для точного обнаружения пожара в помещениях (ENG)

Системы обнаружения пожаров необходимы для защиты людей и имущества. Тем не менее, существует множество проблем с точностью этих систем и частотой ложных предупреждений.

В этом исследовании используются беспроводные сенсорные сети с глубоким обучением для повышения точности систем обнаружения пожаров в реальном времени и уменьшения количества ложных тревог. Видеозаписи с Wi-Fi-камер анализируются с использованием модели глубокого обучения YOLOv5.

Эта модель быстро и точно находит и классифицирует предметы с помощью методов глубокого обучения. Чтобы гарантировать точное обнаружение, для обучения модели используется значительный набор данных, связанных с пожаром. Когда происходит пожар, пользователи получают ранние предупреждения через технологию WebRTC, а также транслируется прямая трансляция места возгорания.

Используя эти сложные технологии, можно повысить эффективность обнаружения пожара в помещении, предоставляя пользователям немедленные и точные сигналы тревоги. Повышается безопасность персонала и имущества, а также уменьшаются потери из-за пожаров в помещении.