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L'augmentation du nombre d'incendies a fait des systèmes d'alarme incendie un élément essentiel des accessoires nécessaires à tout type de construction. Les tragédies les plus fréquentes aujourd'hui sont les incendies. De nombreuses techniques de détection précoce des incendies ont été proposées afin de réduire la fréquence des incidents d'incendie et les dommages qu'ils causent.Voici Flamed, un modèle d'apprentissage profond de pointe pour la détection instantanée des incendies et de la fumée. Lorsqu'il s'agit de repérer d'éventuelles menaces d'incendie, la technologie Flamed basée sur les…mehr

Produktbeschreibung
L'augmentation du nombre d'incendies a fait des systèmes d'alarme incendie un élément essentiel des accessoires nécessaires à tout type de construction. Les tragédies les plus fréquentes aujourd'hui sont les incendies. De nombreuses techniques de détection précoce des incendies ont été proposées afin de réduire la fréquence des incidents d'incendie et les dommages qu'ils causent.Voici Flamed, un modèle d'apprentissage profond de pointe pour la détection instantanée des incendies et de la fumée. Lorsqu'il s'agit de repérer d'éventuelles menaces d'incendie, la technologie Flamed basée sur les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui a été entraînée sur un important ensemble de données Kaggle, offre une précision et une rapidité inégalées. La conception de pointe de Flamed et sa vitesse de traitement lui permettent d'analyser rapidement les flux vidéo en direct et de détecter les flammes et la fumée avec une précision inégalée. Flamed est la meilleure option pour la détection précoce des incendies dans les bâtiments, la surveillance des environnements industriels et le maintien de la sécurité publique. Comptez sur Flamed pour fournir des notifications précises et rapides afin de protéger les personnes et les biens des impacts destructeurs du feu et de la fumée.
Autorenporträt
DR. Khondekar Lutful Hassan trabalha como professor assistente na Universidade Aliah. Publicou 1 livro e 20 artigos em várias revistas internacionais. O seu interesse de investigação em Aprendizagem Automática, Aprendizagem Profunda, WSN, MANETO Sr. Samrat Karmakar concluiu o Mestrado em Informática e Engenharia na Universidade Aliah, na Índia.