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摘要：必须提早发现火灾，以防止可能造成的危险事故。传统的火灾检测系统使用诸如传感器之类的硬件来检测火的存在。使用深度学习和机器学习提供了一种更自动化的方法。本研究谈论使用大型数据集使用卷积神经网络。此数据集有助于减少误报，假否定性，并提供更准确的分类。雾，天气，气候，日出，日落，野火和非火灾图像被收集和组合。这样做是为了使雾与烟雾混淆，并且所有橘红色的物体都不会被误解为火。图像增强是为了增加数据集的大小并使其更通用。CCTV镜头的视频被分为框架并进行了加工。这些框架被馈入经过训练的CNN模型，该模型的精度为0.94。如果任何框架显示出略有火，则会提高火警。这种实时立即检测火将防止大火的蔓延，并有助于尽快扑灭。开发的用户界面具有处理视频和图像的选项。完成此操作后，使用气流，分贝，频率和距离等声波的属性来预测火是否可以熄灭。使用具有所有这些功能的标签数据集对机器学习模型进行了培训。决策树分类器显示上述0.97的精度最高。通过使用这些技术，火灾检测和灭绝的预测变得更加容易，更有效。
使用计算机视觉和深度
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