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Wildland Forest Fire Smoke Detection Based on Faster R-CNN using Synthetic Smoke Images 원문보기

Procedia engineering, v.211, 2018년, pp.441 - 446  

Zhang, Qi-xing ,  Lin, Gao-hua ,  Zhang, Yong-ming ,  Xu, Gao ,  Wang, Jin-jun

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Abstract In this paper, Faster R-CNN was used to detect wildland forest fire smoke to avoid the complex manually feature extraction process in traditional video smoke detection methods. Synthetic smoke images are produced by inserting real smoke or simulative smoke into forest background to solve t...

주제어

참고문헌 (13)

  1. 10.1109/CIMSA.2011.6059930 Genovese, A., Labati R. D., Piuri, V., et al., 2011. Wildfire smoke detection using computational intelligence techniques, 2011 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications (CIMSA). 

  2. Fire safety journal Yuan 46 3 132 2011 10.1016/j.firesaf.2011.01.001 Video-based smoke detection with histogram sequence of LBP and LBPV pyramids 

  3. Toreyin B. U., Dedeoglu Y., Cetin A. E., 2006. Contour based smoke detection in video using wavelets, 14th European Signal Processing Conference. 

  4. Fire technology Yu 46 3 651 2010 10.1007/s10694-009-0110-z Video fire smoke detection using motion and colour features 

  5. Fire Technology Jia 52 5 1271 2016 10.1007/s10694-014-0453-y A saliency-based method for early smoke detection in video sequences 

  6. Hohberg S. P., 2015. Wildfire smoke detection using convolutional neural networks, Technical report, Freie Universitt Berlin, Berlin, Germany. 

  7. Industrial Electronics Society, IECON 2016-42nd Annual Conference of the IEEE Frizzi 2016 877 2016 10.1109/IECON.2016.7793196 Convolutional neural network for video fire and smoke detection 

  8. 10.2991/ifmeita-16.2016.105 Zhang Q., Xu J., Xu L., et al., 2016. Deep Convolutional Neural Networks for Forest Fire Detection, 2016 International Forum on Management, Education and Information Technology Application. 

  9. IEEE International Conference on Virtual Environments Human-Computer Interfaces and Measurement Systems Genovese 2011 1 2011 Virtual environment for synthetic smoke clouds generation 

  10. Fire Safety Journal Xu 93 53 2017 10.1016/j.firesaf.2017.08.004 Deep domain adaptation based video smoke detection using synthetic smoke images 

  11. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence Ren 39 6 1137 2017 10.1109/TPAMI.2016.2577031 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 

  12. European Conference on Computer Vision. Springer, Cham Zeiler 2014 818 2014 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 

  13. Wellhausen A., Stadler A., 2017. A Smoke Type Classification Concept for Video Smoke Detection, Proceedings of the 16th International Conference on Automatic Fire Detection AUBE’17. 

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