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O aumento do número de acidentes com incêndios fez com que os sistemas de alarme de incêndio se tornassem um componente crucial dos acessórios necessários em qualquer tipo de construção. As tragédias mais frequentes atualmente são os acidentes de incêndio. Foram sugeridas várias técnicas para a deteção precoce de incêndios, a fim de diminuir a frequência dos incidentes de incêndio e os danos que causam.Apresentamos o Flamed, um modelo de aprendizagem profunda de última geração para a deteção instantânea de incêndios e fumo. Quando se trata de detetar possíveis ameaças de incêndio, a tecnologia…mehr

Produktbeschreibung
O aumento do número de acidentes com incêndios fez com que os sistemas de alarme de incêndio se tornassem um componente crucial dos acessórios necessários em qualquer tipo de construção. As tragédias mais frequentes atualmente são os acidentes de incêndio. Foram sugeridas várias técnicas para a deteção precoce de incêndios, a fim de diminuir a frequência dos incidentes de incêndio e os danos que causam.Apresentamos o Flamed, um modelo de aprendizagem profunda de última geração para a deteção instantânea de incêndios e fumo. Quando se trata de detetar possíveis ameaças de incêndio, a tecnologia baseada em redes neurais convolucionais (CNN) do Flamed, que foi treinada em um conjunto de dados substancial do Kaggle, oferece precisão e velocidade incomparáveis. O design de ponta do Flamed e a velocidade de processamento rápida permitem que ele analise rapidamente as transmissões de vídeo ao vivo e detecte chamas e fumaça com precisão incomparável. O Flamed é a melhor opção para deteção precoce de incêndios em edifícios, monitoramento de ambientes industriais e manutenção da segurança pública. Conte com o Flamed para fornecer notificações precisas e rápidas para proteger pessoas e propriedades dos impactos destrutivos do fogo e da fumaça.
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.