基于图像的野火早期检测系统
计算机视觉与模式识别
2022-11-04 v1 机器学习
摘要
野火是一种灾难性现象，会造成土地破坏、财产损失、空气污染甚至人员伤亡。由于气候变化造成的更温暖和更干燥的条件，预计在未来几年将发生更严重和不可控的野火。这可能导致全球野火危机，并对我们的星球产生可怕后果。因此，利用技术帮助防止野火蔓延已变得势在必行。在野火变得过大之前防止其蔓延的一种方法是进行早期检测，即在真实火灾开始之前检测烟雾。本文中，我们提出了野火检测与警报系统，其利用机器学习以高准确度检测野火烟雾，并能向用户发送即时警报。我们的技术目前在美国用于每日监控来自数百台摄像头的数据。我们展示了我们的系统具有高真实检测率和低误检率。我们的性能评估研究还表明，平均而言我们的系统比真实的人更快检测到野火烟雾。
引用
@article{arxiv.2211.01629,
title = {Image-based Early Detection System for Wildfires},
author = {Omkar Ranadive and Jisu Kim and Serin Lee and Youngseo Cha and Heechan Park and Minkook Cho and Young K. Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.01629},
year = {2022}
}
备注
Published in Tackling Climate Change with Machine Learning workshop, Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022)