Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Экспериментальные и теоретические исследования в современной науке; Новосибирск; Новосибирск
Год издания: 2024
Ключевые слова: беспроводная сенсорная сеть, оптический датчик, глубокое обучение, обнаружение пожара, YOLOv5, время обработки, wireless sensor network, optical sensor, deep learning, fire detection, processing time
Аннотация: Беспроводные сенсорные сети доказали свою эффективность в борьбе с пожарами. Камеры могут служить оптическими датчиками в беспроводных сетях датчиков, и их можно беспрепятственно интегрировать с методами глубокого обучения. Эта статья призвана разъяснить методы повышения точности обнаружения пожаров с использованием методов глубокоПоказать полностьюго обучения для модели YOLOv5. Wireless sensor networks have proven effective in fighting fires. Cameras can serve as optical sensors in wireless sensor networks and can be seamlessly integrated with deep learning techniques. This paper aims to explain methods to improve fire detection accuracy using deep learning techniques for the YOLOv5 model.
Журнал: Экспериментальные и теоретические исследования в современной науке
Номера страниц: 48-51
Место издания: Новосибирск