Sammanfattning av denna webbsida: Ett branddetekteringssystem kräver exakta och snabba mekanismer för att fatta rätt beslut i en brandsituation. Eftersom de flesta kommersiella branddetekteringssystem använder en enkel sensor, är deras brandigenkänningsnoggrannhet bristfällig på grund av begränsningarna i sensorns detekteringsförmåga. Befintliga förslag, som använder regelbaserade algoritmer eller bildbaserad maskininlärning, kan knappast anpassas till förändringarna i miljön på grund av deras statiska egenskaper. Eftersom de gamla branddetekteringssystemen och nätverkstjänster inte garanterar dataöverföringslatens är det nödvändiga behovet av snabbhet inte uppfyllt. I detta dokument föreslår vi ett nytt branddetekteringssystem med en multifunktionell artificiell intelligensram och en mekanism för dataöverföringsfördröjning för säkerheten i smarta städer. Ramverket innehåller en uppsättning av flera maskininlärningsalgoritmer och en adaptiv luddig algoritm. Dessutom införs direkt MQTT baserat på SDN för att lösa trafikkoncentrationsproblemen för den traditionella MQTT. Vi verifierar det föreslagna systemets prestanda i fråga om noggrannhet och fördröjningstid och fann en branddetekteringsnoggrannhet på över 95 %. Förseningen från början till slut, som omfattar överförings- och beslutsförseningar, minskas med i genomsnitt 72 %.
Det är JH Park. I REF föreslogs ett system för tidig upptäckt av bränder för smarta städer med en multifunktionell ram för artificiell intelligens.
Dependable Fire Detection System with Multifunctional Artificial Intelligence Framework
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}