相关实验视频
Updated: Jul 19, 2025

09:17
Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
1.0K
在施工现场使用边形检测与自动参数调节和基于深度学习的过器的接火花检测
Xi Jin1, Changbum Ryan Ahn1, Jinwoo Kim2
1Department of Architecture and Architectural Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 12, 2023
概括
这项研究引入了一种新的计算机视觉方法,用于实时检测接火花,以防止建筑火灾. 深度学习模型准确地识别火花,增强消防安全监视.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 消防安全工程 消防安全工程
背景情况:
- 接火花是建筑工地火灾的主要原因之一.
- 现有的火灾检测系统缺乏实时跟踪小,危险的火花.
- 计算机视觉提供了增强建筑工地火灾监测的潜力.
研究的目的:
- 利用计算机视觉和深度学习开发一种新的实时接火花检测方法.
- 提高建筑环境的火灾检测系统的准确性和可靠性.
- 为了应对早期检测火灾前体的挑战,如接火花.
主要方法:
- 开发了一种实时轮检测方法,具有深度学习参数调整.
- 利用卷积神经网络进行自动色调和值优化.
- 实施了新的过技术,包括非接区域和基于轮面积的过器.
主要成果:
- 在消除噪音后,在接火花图像上获得了74.45%的精度和63.50%的回忆.
- 在视频数据集中检测火花的峰值数量的准确度达到了95.2%.
- 该模型有效地过了闪和反射光等噪音.
结论:
- 拟议的自动化接火花检测方法显示了提高消防监测的巨大潜力.
- 这项技术可以有助于减少建筑工地发生的火灾事件.
- 进一步开发可以导致更强大,更可靠的防火系统.

