رؤية الحاسوب تساعد في الكشف عن الحرائق و تحرز تقدم باستخدام التعلم العميق
تعمل مرافق الكشف عن الحرائق القائمة على الرؤية بشكل أفضل في ظل نموذج التعلم العميق الجديد، و علم رؤية الحاسوب. يعد الكشف السريع والدقيق عن الحرائق أمرًا مهمًا للتنمية المستدامة للمجتمع البشري وبيئة الأرض. يزيد وجود كائنات ذات خصائص مشابهة للنار من صعوبة اكتشاف الحريق القائم على الرؤية.
دقة الكشف عن الحرائق
لا يزال تحسين دقة الكشف عن الحرائق من خلال دراسة السمات المرئية العميقة للحريق يمثل تحديًا دائمًا.
في الآونة الأخيرة، اقترح باحثون من معهد الصوتيات التابع للأكاديمية الصينية للعلوم نموذجًا فعالًا للتعلم العميق للكشف عن الحرائق بسرعة ودقة على أساس رؤية الحاسوب. يعتمد النموذج على استخراج الميزات متعددة النطاقات، والإشراف العميق الضمني، وآلية توجيه الانتباه.
استخدم الباحثون الصورة المكتسبة في الحال كمدخلات للنموذج وتطبيع الصورة [1]. في مرحلة استخراج الميزات منخفضة المستوى، قدموا آلية استخراج الميزات متعددة النطاقات لإثراء معلومات التفاصيل المكانية. مما عزز القدرة التمييزية للأشياء الشبيهة بالنيران. بعد ذلك، تم استخدام آلية الإشراف العميق الضمني لتعزيز التفاعل بين تدفقات المعلومات.
أخيرًا، استخدم الباحثون آلية التركيز على القنوات للتأكيد بشكل انتقائي على الميزات المساهمة في المهمة، و التقليل أو عزل بشكل فعال تداخل ضوضاء الصورة.
حجم النموذج وسرعة الكشف
أظهرت النتائج التجريبية أن دقة نموذج التعلم العميق الفعال هذا لاكتشاف الحرائق حققت 95.3٪ ، لكن حجم النموذج كان 4.80 ميجابايت فقط، مما يجعل من السهل تنفيذه على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. أو أجهز الحاسوب الصغيرة المعروفة بمصطلح حوسبة الحافة.
يمكن للنموذج معالجة 63.5 إطارًا في الثانية على معالجات نفيديا جيبييو، مما يعني أنه قادر على اكتشاف الحريق في الوقت الفعلي، أي في الحال. بالمقارنة مع الأساليب الحالية القائمة على التعلم العميق، أظهر هذا النموذج تحسنًا كبيرًا ليس فقط في دقة الكشف ولكن أيضًا في حجم النموذج وسرعة الكشف.
من الممكن أن يصبح الكشف عن الحرائق القائم على الرؤية الحاسوبية عمليًا. حيث يوفر هذا البحث حلاً عمليًا لتحقيق اكتشاف سريع ودقيق للحرائق. تم دعم هذا البحث، المنشور في مجلة IEEE العلمية، من قبل مشروع العلوم والتكنولوجيا المهم في مقاطعة هاينان.
