Deep Learningを用いた屋内火災及び煙検知の基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18032

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/07/30

タイトル(英語): Basic study on indoor fire and smoke detection using Deep Learning

著者名: 中島 和樹(日本大学),門馬 英一郎(日本大学),小野 隆(日本大学)

著者名(英語): Kazuki Nakashima(Nihon University),Eiichiro Momma(Nihon University),Takashi Ono(Nihon University)

キーワード: ディープラーニング|煙検知|火災検知|物体検出|屋内火災|火災画像|Deep Learning|smoke detection|fire detection|Object detection|Indoor fire|Fire image

要約(日本語): 本研究は監視カメラ等からの動画像からの火災や煙の検出を目的としている。本稿ではDeep Learningを用いた火災検知について検討するため、火災実験により作成したデータセットを各種フレームワークに適用し、火災及び煙の検出精度を測定した。

要約(英語): The purpose of this study is to detect fire and smoke from moving images from surveillance cameras and others. In this paper, to examine the fire detection using Deep Learning, the data set prepared by the fire experiment was applied to various frameworks and the fire and smoke detection accuracy was measured.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 733 Kバイト