RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2022, том 13, выпуск 1, страницы 195–213 (Mi ps392)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Свёрточные нейронные сети для решения задач обнаружения пожаров по данным аэрофотосъемки

Д. И. Калиев, О. Я. Швец

Восточно-Казахстанский государственный технический университет им. Д. Серикбаева,  Усть-Каменогорск, Казахстан

Аннотация: В работе представлены результаты применения новой структуры свёрточных нейронных сетей (СНС) для обнаружения пожаров на основе аэрофотоснимков. Сформирован обучающий набор данных на основе видеозаписей пожаров, снятых с воздуха в различных условиях. Показано, что предлагаемая свёрточная нейронная сеть достаточно хорошо работает в области обнаружения пожара. Представлены результаты экспериментов на реальных видеопоследовательностях. Предложенный подход обеспечивает высокую точность(precision) 94,78%, полноту(recall) 92,97%, F1-меру 95,42% и хорошие показатели IoU (Intersection over Union), что позволяет сделать вывод об эффективности использования предлагаемой СНС для обнаружения пожаров.

Ключевые слова и фразы: свёрточные нейронные сети, обнаружение пожара, обработка изображения.

УДК: 004.932.72’1, 004.89
ББК: 32.813.5

MSC: Primary 68T20; Secondary 68T07, 68T45

Поступила в редакцию: 31.01.2022
Подписана в печать : 18.02.2022

DOI: 10.25209/2079-3316-2022-13-1-195-213



© МИАН, 2024