PHÁT HIỆN ĐÁM CHÁY SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC CHUYỂN TIẾP VỚI MẠNG EFFICIENTNET

  • HỮU TUÂN NGUYỄN
  • THỊ NGỌC HƯƠNG TRỊNH
Từ khóa: Fre classification, nhận dạng ảnh đám cháy, mạng nơron nhân chập, CNNs, Python, EfficientNet, Tensorflow, Keras.

Tóm tắt

Các vụ cháy thường gây ra hậu quả nghiêm trọng với các thiệt hại lớn về tài sản và người. Các hệ thống phát hiện và cảnh báo cháy dựa trên các bộ cảm biến nhiệt, khói thường chỉ phát hiện khi đám cháy đã ở giai đoạn nguy hiểm và do đó hạn chế về khả năng dập đám cháy để giảm thiểu thiệt hại. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp phát hiện cháy sớm dựa trên việc áp dụng phương pháp học chuyển tiếp với mô hình mạng CNNs EfficientNet-B3. Từ dữ liệu hình ảnh được thu thập từ camera theo thời gian thực, hệ thống có thể phân tích và đưa ra dự đoán xem có đám cháy hay không một cách nhanh chóng, từ đó đưa ra các cảnh báo sớm và có thể kích hoạt hệ thống dập cháy tự động. Chương trình đã được thực nghiệm với thư viện Tensorflow và cơ sở dữ liệu ảnh công cộng. Kết quả cho thấy độ chính xác mà hệ thống đạt được rất cao (97,5% trên bộ dữ liệu công cộng) và có khả năng triển khai trên thực tế.

Tác giả

HỮU TUÂN NGUYỄN

Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

THỊ NGỌC HƯƠNG TRỊNH

Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2021-12-07
Chuyên mục
Khoa học - Kỹ thuật