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FLAMED: un approccio di apprendimento profondo per il rilevamento di incendi e fumi in tempo reale

Italian · Paperback / Softback

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L'aumento degli incidenti da incendio ha reso i sistemi di allarme antincendio una componente cruciale degli accessori necessari per qualsiasi tipo di costruzione. Le tragedie che si verificano con maggiore frequenza oggi sono gli incidenti da incendio. Sono state proposte numerose tecniche per il rilevamento precoce degli incendi, al fine di ridurne la frequenza e i danni.Vi presentiamo Flamed, un modello di deep learning all'avanguardia per il rilevamento istantaneo di incendi e fumo. Quando si tratta di individuare possibili minacce di incendio, la tecnologia basata sulle reti neurali convoluzionali (CNN) di Flamed, addestrata su un consistente set di dati di Kaggle, offre una precisione e una velocità senza pari. Il design all'avanguardia e la velocità di elaborazione di Flamed consentono di analizzare rapidamente i flussi video in diretta e di rilevare fiamme e fumo con una precisione senza pari. Flamed è l'opzione migliore per il rilevamento precoce degli incendi negli edifici, il monitoraggio degli ambienti industriali e il mantenimento della sicurezza pubblica. Contate su Flamed per ricevere notifiche accurate e veloci per proteggere le persone e le proprietà dall'impatto distruttivo del fuoco e del fumo.

About the author










DR. Khondekar Lutful Hassan trabalha como professor assistente na Universidade Aliah. Publicou 1 livro e 20 artigos em várias revistas internacionais. O seu interesse de investigação em Aprendizagem Automática, Aprendizagem Profunda, WSN, MANETO Sr. Samrat Karmakar concluiu o Mestrado em Informática e Engenharia na Universidade Aliah, na Índia.

Product details

Authors Soubhik Ganguly, Khondekar Lutful Hassan, Raihan Sk
Publisher Edizioni Sapienza
 
Languages Italian
Product format Paperback / Softback
Released 19.12.2023
 
EAN 9786206960010
ISBN 9786206960010
No. of pages 72
Subjects Guides
Natural sciences, medicine, IT, technology > IT, data processing

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