첨단 실시간 영상 처리를 통해 산불 모니터링 및 감지 성능을 향상시키는 새로운 시스템은 다음과 같습니다.보고됨에서국제정보통신기술학회지.이 작업을 통해 더 빠르고 정확한 감지가 가능해 비상 대응을 개선하여 환경, 인간, 경제적 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

중국 산시 소재 Changzhi College의 Zhuangwei Ji와 Xincheng Zhong은 BiseNet 모델의 향상된 버전인 STDCNet을 기반으로 한 이미지 분할 모델을 설명합니다.이미지 분할에는 화염과 숲 배경을 구별할 수 있도록 이미지 내의 영역을 분류하는 작업이 포함됩니다.STDCNet 접근 방식은 과도한 계산 리소스를 요구하지 않고 관련 기능을 효율적으로 추출할 수 있습니다.

팀은 양방향 주의 모듈(BAM)을 사용하는 접근 방식을 설명합니다.이를 통해 다양한 이미지 특징의 고유한 특성에 초점을 맞추고 동일한 특징 내 이미지의 인접한 영역 간의 관계를 결정할 수 있습니다.이 이중 접근 방식은불경계 감지, 특히 규모가 훨씬 더 커질 때까지 종종 놓치는 소규모 화재의 경우 더욱 그렇습니다.

공개 데이터 세트에 대한 모델 테스트는 정확성과 계산 효율성 측면에서 기존 접근 방식보다 더 나은 성능을 보여주었습니다.이는 실시간 화재 감지 가능성을 강화하여 조기 식별을 통해 화재가 통제할 수 없게 확산되는 것을 방지할 수 있습니다.

새로운 시스템은 지상 기반 센서와 같은 표준 화재 감지 방법에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.위성 이미지.여기에는 높은 유지 관리 비용, 신호 전송 문제, 구름 및 거친 지형과 같은 환경 요인의 간섭 등의 제한 사항이 있습니다.

연구자들은 다음과 같이 제안한다.드론새로운 이미지 처리 기술을 갖춘 센서나 위성에 대한 보다 적응력 있고 비용 효율적인 대안을 제공하여 다양한 기상 조건과 까다로운 환경에서 화재 감지를 수행할 수 있습니다.

추가 정보:Zhuangwei Ji 외, UAV 영상 기반 산불 실시간 분할을 위한 양방향 주의 네트워크,국제정보통신기술학회지(2024).DOI: 10.1504/IJICT.2024.141434