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J-GLOBAL ID：202202273263516644   整理番号：22A1116155

煙検出のための自己注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A self-attention network for smoke detection

著者 (8件)： Jiang Minghua (Wuhan Textile University, School of Computer Science and Artificial Intelligence, 430200, Hubei, China) ,  Jiang Minghua (Engineering Research Center of Hubei Province for Clothing Information, 430200, Hubei, China) ,  Zhao Yaxin (Wuhan Textile University, School of Computer Science and Artificial Intelligence, 430200, Hubei, China) ,  Yu Feng (Wuhan Textile University, School of Computer Science and Artificial Intelligence, 430200, Hubei, China) ,  Yu Feng (Engineering Research Center of Hubei Province for Clothing Information, 430200, Hubei, China) ,  Zhou Changlong (Wuhan Textile University, School of Computer Science and Artificial Intelligence, 430200, Hubei, China) ,  Peng Tao (Wuhan Textile University, School of Computer Science and Artificial Intelligence, 430200, Hubei, China) ,  Peng Tao (Engineering Research Center of Hubei Province for Clothing Information, 430200, Hubei, China)
資料名： Fire Safety Journal  (Fire Safety Journal)
巻： 129  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0634A  ISSN： 0379-7112  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 藁燃焼は大気環境品質に強く影響し,ヒトの健康を脅かす。煙は藁燃焼の最も重要な特徴であり,煙検出を用いて藁燃焼の発生を検出した。煙の多様性と煙様物体の干渉のために,それは検出結果の偽陰性と偽陽性を引き起こす可能性があり,実際の場面における正確な煙検出の問題は,まだ既存のネットワークのための課題のままである。本研究では,問題を解決するために,煙検出(SAN-SD)のための新しい自己注意ネットワークを提案した。フレームワークの重要なアイデアは以下の通りである。1)変換器における注意機構を組み合わせた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案して,特徴マップにおける情報を収集して処理することによって,ベースラインネットワークの特徴抽出能力を改善し,次に,改良特性融合アプローチを,煙の詳細な特徴と意味的特徴をよりよく統合するために提案して,そこで,偽陽性率が減少して,また3)K平均クラスタ化アルゴリズムを用いて,ネットワークを高速に収束して,精度を向上することができるように,この提案ボックスを定式化した。実験結果は,提案したSAN-SDが検出精度,偽陽性率,および計算効率に関して高性能を達成することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  燃焼 ,  *煙 ,  *ネットワーク ,  特性 ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  定式化
準シソーラス用語： 計算効率 ,  マルチスケール ,  偽陰性 ,  大気環境 ,  特徴マップ ,  偽陽性率 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 煙検出 ,  藁燃焼 ,  深層ニューラルネットワーク ,  注意機構 ,  マルチスケール特徴融合

分類 (1件)： 火災  (RA02020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 煙検出 ,  自己 ,  注意