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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 21 - 30 (10page)
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In today's modern age, smart and safe cities are one of the major concerns of the research community. The cities are surrounded by open areas, agricultural land, and forests, where fire incidence can make human lives threatening, damaging their properties as well. Recently, vision sensors-based fire detection has attracted computer vision domain experts, where the leading performance is achieved by a variety of convolution neural networks (CNN) in the recent literature. However, these techniques are translation invariant, locality-sensitive, and lacking a global understanding of images. Furthermore, CNN-based models use the pooling layers strategy for dimensionality reduction to reduce the computational cost but it also loses a lot of meaningful information such as the precise location of the most active feature detector. To overcome these problems, in this work, we developed Vision Transformers (ViT) based model for fire detection. The ViT split the input image into image patches and then feed these patches to the transformer in a sequence structure similar to word embeddings. We evaluate the performance of the proposed work on the benchmark fire dataset and achieve good results when compared to state-of-the-art (SOTA) CNN methods.
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참고문헌 (22)
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K. Muhammad / 2018 / Early fire detection using convolutional neural networks during surveillance for effective disaster management / Neurocomputing 288:30~42
D. Guha-Sapir / 2016 / Annual Disaster Statistical Review 2016
Z. Jiao / 2020 / A YOLOv3-based Learning Strategy for Real-time UAV-based Forest Fire Detection / 2020 Chinese Control And Decision Conference(CCDC) :4963~4967
Insurance Information Institute
C.-B. Liu / 2004 / Vision based fire detection / Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2004 4:134~137
D. Guha-Sapir / 2016 / Annual Disaster Statistical Review 2016
Z. Jiao / 2020 / A YOLOv3-based Learning Strategy for Real-time UAV-based Forest Fire Detection / 2020 Chinese Control And Decision Conference(CCDC) :4963~4967
Insurance Information Institute
C.-B. Liu / 2004 / Vision based fire detection / Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2004 4:134~137
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