RGB-NIRカメラにおける火災検知

Research Paper#Computer Vision, Fire Detection, Deep Learning🔬 Research|分析: 2026年1月3日 18:37•
公開: 2025年12月29日 16:48
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分析

本論文は、RGB-NIRカメラを用いた火災検知、特に夜間の火災検知における課題に取り組んでいます。既存モデルが人工光と火災を区別することの限界を指摘し、新しいNIRデータセット、2段階検知モデル（YOLOv11とEfficientNetV2-B0）、およびPatched-YOLOを含む解決策を提案し、特に小さく遠い火災オブジェクトの精度向上を目指しています。データ拡張と誤検出への対応に焦点を当てている点が強みです。
引用・出典
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"The paper introduces a two-stage pipeline combining YOLOv11 and EfficientNetV2-B0 to improve night-time fire detection accuracy while reducing false positives caused by artificial lights."
A
ArXiv2025年12月29日 16:48
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