Deep Learning Approaches for Real-Time Fire and Smoke Detection in Forests: A Performance Analysis
Résumé fourni par la source
The purpose of this paper is to analyze the application of Artificial Intelligence AI in the area of fighting forest fires, with a focus on the early detection of fire and smoke. To address the needs for real-time efficiency and effectiveness, various computer vision-oriented methods are investigated. Using VGG-16 network as a pre-trained convolutional neural network CNN; image classification takes place. Faster-R-CNN and YOLOV8 for fire and smoke detection. Overall, the performance assessments are performed in virtual 3D environment and the real world for determining the best suitable method that can be used in the real-time detection. This work is aimed at producing an output that can help devise strategies for better forest fire fighting and efficiency.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Deep Learning Approaches for Real-Time Fire and Smoke Detection in Forests: A Performance Analysis
- Date Crossref
- 05/08/2025
- Éditeur
- World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.