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El aumento de los accidentes de incendio ha convertido a los sistemas de alarma contra incendios en un componente crucial de los accesorios necesarios en cualquier tipo de construcción. Las tragedias que ocurren con más frecuencia hoy en día son los accidentes por incendio. Se han sugerido numerosas técnicas para la detección temprana de incendios con el fin de disminuir su frecuencia y los daños que causan.Presentamos Flamed, un modelo de aprendizaje profundo de última generación para la detección instantánea de fuego y humo. Cuando se trata de detectar posibles riesgos de incendio, la…mehr

Produktbeschreibung
El aumento de los accidentes de incendio ha convertido a los sistemas de alarma contra incendios en un componente crucial de los accesorios necesarios en cualquier tipo de construcción. Las tragedias que ocurren con más frecuencia hoy en día son los accidentes por incendio. Se han sugerido numerosas técnicas para la detección temprana de incendios con el fin de disminuir su frecuencia y los daños que causan.Presentamos Flamed, un modelo de aprendizaje profundo de última generación para la detección instantánea de fuego y humo. Cuando se trata de detectar posibles riesgos de incendio, la tecnología basada en redes neuronales convolucionales (CNN) de Flamed, que fue entrenada en un importante conjunto de datos de Kaggle, proporciona una precisión y velocidad inigualables. El diseño vanguardista de Flamed y su rápida velocidad de procesamiento le permiten analizar rápidamente secuencias de vídeo en directo y detectar llamas y humo con una precisión inigualable. Flamed es la mejor opción para la detección temprana de incendios en edificios, la supervisión de entornos industriales y el mantenimiento de la seguridad pública. Cuente con Flamed para proporcionar notificaciones precisas y rápidas con el fin de proteger a las personas y los bienes de los efectos destructivos del fuego y el humo.
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.