BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  21,510,950
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

2

Người máy và điều khiển tự động

Đỗ Thị Ngọc Ánh, Hoàng Mạnh Kha, Lê Anh Tuấn(1), Nguyễn Ngọc Anh

Nâng cao hiệu năng phát hiện đám cháy sử dụng thị giác máy dựa trên mạng nơ-ron YOLOV5

Improvement the fire detection performance using computer vision based on YOLOV5 neural network

Khoa học và Công nghệ (Đại học Công nghiệp Hà Nội)

2022

5

48-53

1859-3585

Phát hiện, Đám cháy, Sử dụng, Thị giác máy, Mạng nơ-ron, YOLOV5

Fire detection, CNN-convolution neural network, YOLOv5.

Phát hiện đám cháy sớm và chính xác đang là yêu cầu cấp thiết đặt ra đối với các hệ thống cảnh báo cháy. Để góp phần giải quyết bài toán này, bài báo trình bày quá trình xây dựng ứng dụng phát hiện đám cháy sử dụng mạng nơ-ron tích chập YOLOv5. Ứng dụng sử dụng mô hình mạng nơ-ron YOLOv5 để phát hiện đám cháy đã cho kết quả thử nghiệm đạt độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh có khả năng nhận dạng theo thời gian thực. Với thực trạng cháy nổ hiện tại đồng thời qua phân tích các hệ thống cảnh báo cháy đang có trên thị trường, hệ thống nhận dạng ngọn lửa sử dụng mạng nơ-ron khi kết hợp với các hệ thống camera an ninh hứa hẹn sẽ cải thiện được nhiều thiếu sót của các hệ thống báo cháy thông thường đang gặp phải, giúp giảm thiểu thiệt hại về người và cơ sở vật chất khi xảy ra hỏa hoạn.

Early and accurate in fire detection is an urgent requirement for fire alarm systems. To contribute to solving this problem, this paper presents a fire detection model based on YOLOv5 convolutional neural network (CNNs). Using YOLOv5 convolution neural network to fire detection has given high accuracy upper 90% and real time detection. The current fire and explosion situation combine analysis of the operation of fire alarm systems be used, a fire detection based on YOLOv5 convolutiona l neural network when combine a sercurity camera systerm improve the performance of the fire alarm system.

TTKHCNQG, CVt 70

Xem toàn văn