Fire and smoke detection based on artificial intelligence techniques

Yangın ve dumanın doğru bir şekilde algılanması ve yangının durdurulması için etkili bir izleme sistemi gereklidir.ateş açın ve içindekilerin can güvenliğini garanti edin. Bu, mevcut olanı sorgulamaya çağırıyor Yangın alarm sistemlerinin gelişmiş yetenekleri ve kapsamlı bir duman tahliyesi ihtiyacını vurgular ve yangın algılama sistemi. Duman ve yangını tespit etmek kritik öneme sahiptir. Zaman ve doğruluk göz önüne alındığında Yangın algılama için ihtiyaç duyulan evrişimli (derin) sinir ağları geliştirilmiştir. Alevler genellikle ciddi hasara yol açsa da nesneleri tanır. YOLO şöyleydi uygulandı ve YOLOv8 adı verilen önerilen bir yöntem de oluşturuldu. Yine de pek çok araştırma var derin öğrenme ile gerçek veriler kullanılarak yapılmıştır. Önerilen yöntem, görsel açıdan zengin bir Duman ve Ateş veritabanı kullanmaktı. Bulgular önerilen yaklaşımın başarılı olduğunu göstermektedir.doğruluk, model boyutu ve algılama hızı açısından diğerlerinden daha iyidir. Sonuç olarak, biz tanımlamak için YOLOv8l algoritmasının mümkün olduğunca hızlı bir şekilde nasıl uygulanacağını gösterdi. önemli yangın ve duman özellikleri; tanımlama öncekine göre daha hızlı ve daha doğrudur yöntemler; YOLOv8 algoritması ortalama %96,6 @mAP değerine ulaşır. Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Evrişimsel Sinir Ağı, Derin Öğrenme, Görüntü İşleme, Yangın ve Duman Algılama, YOLOv8.