離散近赤外光の時系列情報を用いた機械学習による煙の検出手法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI22037,IIS22050

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2022/08/23

タイトル(英語): Smoke detection method by machine learning using time series information of discrete near-infrared light

著者名: 門馬 英一郎(日本大学)

著者名(英語): Eiichiro Momma(Nihon University)

キーワード: 煙検知|近赤外|ＲＧＢ－Ｄカメラ|時系列|機械学習|smoke detection|near infrared|RGB-D camera|time series|machine learning

要約(日本語): 使用するデプスカメラは近赤外光源と，近赤外カメラを搭載したRGBDカメラで，測距に用いる離散的なドット光を分離型煙感知器における投光器として利用し，背景による反射光を近赤外カメラで撮影する。_x000D_ 反射光は煙によって減衰するため，その強度を監視していれば煙により近赤外光が減衰した場所が推定可能となる。_x000D_ 本稿では，火災試験のデプスカメラによる近赤外画像について空間および時系列情報の機械学習への適用について検討する。

要約(英語): The discrete dots of IR light from the RGBD camera are used as a projector in a separate smoke detector, and the reflected light from the background is captured by a near-infrared camera._x000D_ Since the reflected light is attenuated by smoke, monitoring the intensity of the reflected light makes it possible to estimate the location where the NIR light is attenuated by smoke._x000D_ In this paper, the author discusses the application of near-infrared images from depth cameras of fire tests to machine learning of spatial and time series information.

本誌: 2022年8月26日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ: 11-15 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,951 Kバイト