GreenShield：基于卷积神经网络的实时森林监测与响应系统
信号处理
2024-06-26 v1
摘要
本研究提出一种创新的森林监测系统，用于检测和缓解森林火灾的威胁。该系统利用 Arduino 平台集成最新传感器技术，包括 DHT11 温湿度传感器、火焰传感器以及 GSM 模块用于气体和烟雾检测。这些传感器的集成使系统能够实现实时数据获取与分析，为森林生态系统的环境条件提供全面且准确的评估。Arduino 平台作为中央处理单元，协调传感器数据之间的通信与同步。DHT11 传感器监测环境温度和湿度水平，这些是评估火灾风险和识别潜在砍伐活动的关键指标。同时，火焰传感器模块检测附近火焰的发生，从而触发蜂鸣器报警。收集的数据通过一种采用机器学习技术的智能算法进行处理，以辨识可能威胁的模式。该系统配备自适应阈值机制，使其能够动态适应不断变化的环境条件。一旦检测到异常读数或异常情况，系统即触发即时警报，通知森林警卫和相关当局，以便及时响应和干预。基于低成本、易于部署的 Arduino 设备的集成，使本方案在不同森林环境中具备可扩展性和可达性。该系统标志着利用技术应对环境挑战并保护森林的重要进步。
引用
@article{arxiv.2406.16917,
title = {GreenShield: CNN-Based Real-Time Forest Monitoring and Response},
author = {Avishek Bhattacharjee and Swarup Samanta and Jagadish Bhattacharya and Manish Kumar Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16917},
year = {2024}
}