MmodalFire: 室内の火災を検知するためのビデオと物理的なセンサーデータを含む連続的なマルチモダルデータセット

科学分野:

• コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
• エンジニアリング エンジニアリング
• 安全・安全科学 安全・安全科学

背景:

• マルチモダルのデータセットは,火災検知技術の進歩に不可欠です.
• 既存のデータセットには,堅牢なアルゴリズム開発に必要な包括的で同期されたデータが不足しています.

研究 の 目的:

• 室内の火災検知研究のための新しいマルチモダルリソースであるMmodalFireデータセットを導入します.
• 火災検出アルゴリズムのトレーニングと評価のための標準化されたベンチマークを提供すること.

主な方法:

• 65の同期ビデオと6種類の物理センサーデータ (煙密度,温度,IR/UV放射線) を収集した.
• 異なる風速,照明,干渉,遮断によってデータの多様性を確保した.
• すべてのデータシーケンスに火または非火のラベルを貼った.

主要な成果:

• MmodalFireデータセットは,マルチモダルの火災検知システムの包括的な評価を可能にします.
• ベースライン融合モデルと新しいダイナミック融合モデルがデータセットでテストされました.
• 制御された環境における多式火災検知のためのパフォーマンスベースラインを確立しました.

結論:

• MmodalFireデータセットは,火災検知研究におけるマルチモダルのデータの必要性に対応しています.
• 先進的な火災検出アルゴリズムの開発と検証を容易にする.
• 強化された消防安全のための多式センサー融合に関するさらなる研究を促進します.