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J-GLOBAL ID：202002228552824665   整理番号：20A1947520

Fogコンピューティングによる新しい火災救助システム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Fire Rescue System with Fog Computing

著者 (5件)： Luo Tianhang (Shanghai University, Shanghai, China) ,  Wan Wanggen (Shanghai University, Shanghai, China) ,  Gao Yue (Shanghai University, Shanghai, China) ,  Zhao Yuepeng (Shanghai University, Shanghai, China) ,  Li Yumei (Shanghai University, Shanghai, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CCIOT 2019  ページ： 90-96  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 一般的災害としての火災は,その永続性のため,多くの注目を喚起した。火災救助は,注意を必要とする最も緊急の課題の1つである。通常,消防士は2D地図によって救助計画を作るが,十分な情報なしではよく予測できない。そして,火災の干渉のため,データの伝送は容易にブロックできる。IoT設計のフルポテンシャルを果たすために,屋内環境に影響する可能性のあるすべての要因を考慮して,火災救助を援助する。第1に,著者らは,IoT(薄型)設計のフレームワークを作るために,PC(人的コンピュータ)と組み合わせたセンサを作るために,霧サーバ,Arduinoメガ2560として作動するRaspberry Piを使用した。そして,ここでは,主要素として群衆と屋内環境を提案した。PSO-SVM(粒子群最適化-Supportベクトルマシン)を用いて,予測の誤差を減らし,ニューラルネットワークを解析して,人々の数を与えた。そして,すべての結果に従って,救助を援助するために3D見解に基づく計画を作った。また,いくつかの実験を行い,このアルゴリズムが,作業を改善するために優れた性能を持つことを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  火災 ,  ニューラルネットワーク ,  屋内環境 ,  二次元 ,  センサ ,  三次元 ,  コンピュータ ,  *消防士
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  継続性 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 群衆計数 ,  火災検出 ,  霧の計算 ,  IoT ,  経路発見アルゴリズム

分類 (3件)： 災害・防災一般  (RA02010Q) ,  火災  (RA02020B) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： FOG ,  コンピューティング ,  火災 ,  救助