FireNet：面向实时 IoT 应用的专用轻量级火焰与烟雾检测模型
计算机视觉与模式识别
2019-09-05 v2
摘要
火灾通常会造成大量生命和财产损失。因此，迫切需要以合理的价格向大众提供精确、快速且尽可能便携的火灾检测解决方案。已有多次研究尝试设计有效且价格适中的火灾检测系统，并取得了不同程度的成功。然而，它们大多在性能与模型大小（决定模型能否安装在便携设备上）之间表现出权衡。本文提出的工作试图在同一种设计中同时解决性能和模型大小问题。为此，我们提出了一个从零开始设计的神经网络，命名为 FireNet，它在以下两个方面均表现出色： 它的性能优于现有的同类模型； 它足够轻量，能够部署在 Raspberry Pi 等嵌入式平台上。在标准数据集以及我们新引入的自编编译火灾数据集上的性能评估结果极为令人鼓舞。
引用
@article{arxiv.1905.11922,
title = {FireNet: A Specialized Lightweight Fire & Smoke Detection Model for Real-Time IoT Applications},
author = {Arpit Jadon and Mohd. Omama and Akshay Varshney and Mohammad Samar Ansari and Rishabh Sharma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11922},
year = {2019}
}
备注
To be submitted to a conference in the future