MONITORAMENTO DE INCÊNDIO COM REDE NEURAL CONVOLUCIONAL

Código

III-END0102

Autores

Leandro Pereira bernardo, Ivanovich Lache Salcedo, CLARA LOUREIRO GADELHA DE AZEDIAS

Tema

01. Monitoramento aplicado a Desastres

Resumo

Avanços recentes nas áreas de Deep Learning e Computer Vision permitem o monitoramento inteligente por meio de tecnologias de ponta. Um sistema de detecção de incêndio e fumaça requer mecanismos de resposta precisos, rápidos e executados em tempo real para a tomada de decisões certas e o envio do imediato alerta. A proposta apresentada por este trabalho é um sistema de monitoramento utilizando Redes Neurais e Computer Vision. A Rede Neural é um sistema adaptativo e dinâmico, onde os computadores aprendem com os erros e se aprimoram continuamente. Com isso, a Rede Neural foi treinada para identificar princípios de fumaça e incêndio em alguns cenários. Este presente artigo é a continuação de um trabalho anterior e demonstra, quantitativamente, os resultados finais do estudo realizado sobre Redes Neurais e como podemos utilizá-las para prevenir desastres ambientais. O modelo utiliza Convolutional Neural Network (CNN) e tem como hiperparâmetros: 27 epochs, learning rate 0.001 , 4 convolutional layers, 2 fully connected layers (sendo uma hidden layer e uma output layer) e apresentou uma média de 94.6 % de Accuracy no treinamento, e pode ser expandidos para uma gama maior de cenários