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| ■論文No. |
PI23042,IIS23047 |
| ■ページ数 |
5ページ |
■発行日
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2023/08/18 |
| ■タイトル |
深層学習を用いた火災検知の学習におけるデータセットの前処理の効果の検討 |
| ■タイトル(英語) |
Effects of Preprocessing Data in Training Fire Detectors Using Deep Learning |
| ■著者名 |
佐藤 真梧(日本大学),門馬 英一郎(日本大学),小野 隆(日本大学),中村 嘉夫(ホーチキ) |
| ■著者名(英語) |
Sato Shingo(Nihon University),Momma Eiichiro(Nihon University),Ono Takashi(Nihon University),Nakamura Yoshio(Hochiki Corporation) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■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 |
| ■本誌 |
2023年8月21日知覚情報/次世代産業システム合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
7-11ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
機械学習|煙検知|深層学習|物体検出|防災|Machine learning|Smoke detection|Deep learning|Object detection|Disaster management |
| ■要約(日本語) |
本研究では監視カメラ等の映像から煙や火炎を検知することを目的として、これまでに様々な画像処理や機械学習手法を用いた検討を行っている。本稿では識別器の学習の際にデータセットに適切な前処理を施すことによる影響について検討した。その結果、目視が困難な初期火災などでの煙の検出性能が向上した。 |
| ■要約(英語) |
In this study, various image processing and machine learning methods have been investigated for the purpose of detecting smoke and flames from surveillance video. In this paper, we examine the impact of applying appropriate preprocessing to the data set when training the detector. As a result, the detection performance of thin smoke, which is difficult to see, was improved. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,675Kバイト |
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