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Unmanned Aerial Vehicle Assisted Forest Fire Detection Using Deep Convolutional Neural Network

Intelligent Automation & soft Computing 2023年第3期35卷 3259-3277页

作者： A.K.Z Rasel Rahman s.m.nabil sakif Niloy sikder mehedi masud Hanan Aljuaid Anupam Kumar Bairagi Computer science and Engineering Discipline Khulna UniversityKhulna 9208Bangladesh Department of Computer science College of Computers and Information TechnologyTaif UniversityTaif 21944Saudi Arabia Computer sciences Department College of Computer and Information SciencesPrincess Nourah Bint Abdulrahman University(PNU)Riyadh 11671Saudi Arabia

Disasters may occur at any time and place without little to no presage in *** the development of surveillance and forecasting systems,it is now possible to forebode the most life-threatening and formidable ***,forestﬁres are among the ones that are still hard to anticipate beforehand,and the technologies to detect and plot their possible courses are still in *** Aerial Vehicle(UAV)image-basedﬁre detection systems can be a viable solution to this ***,these automatic systems use advanced deep learning and image processing algorithms at their core and can be tuned to provide accurate ***,this article proposed a forestﬁre detection method based on a Convolutional Neural Network(CNN)architecture using a newﬁre detection ***,our method also uses separable convolution layers(requiring less computational resources)for immediateﬁre detection and typical convolution ***,making it suitable for real-time ***,after being trained on the dataset,experimental results show that the method can identify forestﬁres within images with a 97.63%accuracy,98.00%F1 score,and 80%***,if deployed in practical circumstances,this identiﬁcation method can be used as an assistive tool to detectﬁre outbreaks,allowing the authorities to respond quickly and deploy preventive measures to minimize damage.

关键词： Forestﬁre detection UAV CNN machine learning

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