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J-GLOBAL ID：201902268992414682   整理番号：19A1607636

ドローンと人工知能を用いた早期森林火災検出【JST・京大機械翻訳】

Early Forest Fire Detection Using Drones and Artificial Intelligence

著者 (4件)： Kinaneva Diyana (Department of Telecommunications, University of Ruse, Ruse, Bulgaria) ,  Hristov Georgi (Department of Telecommunications, University of Ruse, Ruse, Bulgaria) ,  Raychev Jordan (Department of Telecommunications, University of Ruse, Ruse, Bulgaria) ,  Zahariev Plamen (Department of Telecommunications, University of Ruse, Ruse, Bulgaria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： MIPRO  ページ： 1060-1065  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 森林と都市の火災は世界の多くの国にとって深刻な問題である。現在,森林火災に対する多くの異なる解決策がある。これらの解決策は,主に火災によって引き起こされる損傷を緩和することを目的とし,それらの早期検出のための方法を用いた。本論文では,現代技術を用いた火災検出と制御のための新しいアプローチを検討した。特に,火災地域によって潜在的に脅かされている可能性がある無人航空機(UAVs)を使用するプラットフォームを提案した。UAVsは,人工知能(AI)からの利点も利用し,オンボード処理能力を備えている。これにより,静止画像またはドロンカメラからのビデオ入力に基づいて,煙または火災の認識と検出のためのコンピュータビジョン法を使用することができる。森林火災検出のためのUAVsの利用可能性に対するいくつかの異なるシナリオを提示し,固定と回転翼ドロロン間の組合せを用いた解を含む本論文で解析した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  *火災 ,  *無人機 ,  回転翼 ,  *人工知能 ,  静止画像 ,  スループット ,  録画装置 ,  煙 ,  *山火事 ,  カメラ ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *火災検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  火災  (RA02020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： ドローン ,  人工知能 ,  早期 ,  森林火災