FireNet：基于航拍视频的火灾边界实时分割
计算机视觉与模式识别
2019-10-16 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
在本文中，我们分享了从航拍全动态红外视频中实时分割火灾边界的方法。我们首先从人道主义援助与灾害响应的角度描述该问题。具体而言，我们解释了该问题的重要性、当前如何解决，以及我们的机器学习方法如何改进它。为测试我们的模型，我们在领域专家指导下标注了一个包含 400,000 帧的大规模数据集。最后，我们分享了当前已部署于生产环境的方法，其推理速度为每秒 20 帧，准确率为 92（F1 分数）。
引用
@article{arxiv.1910.06407,
title = {FireNet: Real-time Segmentation of Fire Perimeter from Aerial Video},
author = {Jigar Doshi and Dominic Garcia and Cliff Massey and Pablo Llueca and Nicolas Borensztein and Michael Baird and Matthew Cook and Devaki Raj},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06407},
year = {2019}
}
备注
Published at NeurIPS 2019; Workshop on Artificial Intelligence for Humanitarian Assistance and Disaster Response(AI+HADR 2019)