文献

J-GLOBAL ID：201802218697763731   整理番号：18A0618735

効果的な災害管理のための監視中の畳込みニューラルネットワークを用いた早期火災検知【Powered by NICT】

Early fire detection using convolutional neural networks during surveillance for effective disaster management

著者 (3件)： Muhammad Khan (Intelligent Media Laboratory, Digital Contents Research Institute, Sejong University, Seoul, Republic of Korea) ,  Ahmad Jamil (Intelligent Media Laboratory, Digital Contents Research Institute, Sejong University, Seoul, Republic of Korea) ,  Baik Sung Wook (Intelligent Media Laboratory, Digital Contents Research Institute, Sejong University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 288  ページ： 30-42  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 火災災害は人災,生態学的,社会的,および経済的損失の原因である。これらの損失を最小にするために,火災と自律応答の早期発見が重要であると災害管理システムに有用である。それ故,本論文において,著者らは,CCTV監視カメラのための微調整された畳込みニューラルネットワークを用いた早期火災検出フレームワーク,変化性の屋内及び屋外環境における火災を検出できるを提案した。自律応答を確実にするために,著者らは監視システムにおけるカメラのための適応優先順位付け機構を提案した。最後に,コグニティブ無線ネットワークに基づくカメラのための動的チャネル選択アルゴリズムを提案し,信頼性の高いデータ配布を保証した。実験結果は,最新の方法に比較して,この火災検出法の高精度を検証し,効果的な火災管理のための提案フレームワークの適用性を検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生態学 ,  信頼性 ,  監視装置 ,  カメラ ,  早期診断 ,  *火災 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  適応性
準シソーラス用語： 高精度 ,  屋外環境 ,  監視カメラ ,  自律性 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *災害管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 機械学習 ,  画像分類 ,  視覚学習 ,  深い学習 ,  監視ネットワーク ,  火災検出 ,  災害管理

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 災害管理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  早期 ,  火災検知