FLAMED: Ein Deep-Learning-Ansatz für die Erkennung von Feuer und Rauch in Echtzeit - Hassan, Khondekar Lutful;Ganguly, Soubhik;Sk, Raihan
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Die Zunahme von Brandunfällen hat Brandmeldeanlagen zu einem wichtigen Bestandteil des notwendigen Zubehörs für jede Art von Bauwerk gemacht. Die Tragödien, die sich heute am häufigsten ereignen, sind Brandunfälle. Es wurden zahlreiche Techniken zur Brandfrüherkennung vorgeschlagen, um die Häufigkeit von Brandfällen und die dadurch verursachten Schäden zu verringern.Wir stellen Flamed vor, ein hochmodernes Deep-Learning-Modell für die sofortige Erkennung von Feuer und Rauch. Wenn es darum geht, mögliche Brandgefahren zu erkennen, bietet die auf Convolutional Neural Networks (CNN) basierende…mehr

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Produktbeschreibung
Die Zunahme von Brandunfällen hat Brandmeldeanlagen zu einem wichtigen Bestandteil des notwendigen Zubehörs für jede Art von Bauwerk gemacht. Die Tragödien, die sich heute am häufigsten ereignen, sind Brandunfälle. Es wurden zahlreiche Techniken zur Brandfrüherkennung vorgeschlagen, um die Häufigkeit von Brandfällen und die dadurch verursachten Schäden zu verringern.Wir stellen Flamed vor, ein hochmodernes Deep-Learning-Modell für die sofortige Erkennung von Feuer und Rauch. Wenn es darum geht, mögliche Brandgefahren zu erkennen, bietet die auf Convolutional Neural Networks (CNN) basierende Technologie von Flamed, die auf einem umfangreichen Kaggle-Datensatz trainiert wurde, unübertroffene Genauigkeit und Geschwindigkeit. Das hochmoderne Design und die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit von Flamed ermöglichen die schnelle Analyse von Live-Videobildern und die Erkennung von Flammen und Rauch mit unübertroffener Genauigkeit. Flamed ist die beste Option für die Brandfrüherkennung in Gebäuden, die Überwachung industrieller Umgebungen und die Aufrechterhaltung der öffentlichen Sicherheit. Verlassen Sie sich auf Flamed, wenn es darum geht, präzise und schnelle Benachrichtigungen zu liefern, um Menschen und Eigentum vor den zerstörerischen Auswirkungen von Feuer und Rauch zu schützen.
Autorenporträt
DR. Khondekar Lutful Hassan trabalha como professor assistente na Universidade Aliah. Publicou 1 livro e 20 artigos em várias revistas internacionais. O seu interesse de investigação em Aprendizagem Automática, Aprendizagem Profunda, WSN, MANETO Sr. Samrat Karmakar concluiu o Mestrado em Informática e Engenharia na Universidade Aliah, na Índia.