Feature Selection for Intelligent Firefighting Robot Classification of Fire, Smoke, and Thermal Reflections Using Thermal Infrared Images
المؤلفون المشاركون
Kim, Jong-Hwan
Jo, Seongsik
Lattimer, Brian Y.
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Locating a fire inside of a structure that is not in the direct field of view of the robot has been researched for intelligent firefighting robots.
By classifying fire, smoke, and their thermal reflections, firefighting robots can assess local conditions, decide a proper heading, and autonomously navigate toward a fire.
Long-wavelength infrared camera images were used to capture the scene due to the camera’s ability to image through zero visibility smoke.
This paper analyzes motion and statistical texture features acquired from thermal images to discover the suitable features for accurate classification.
Bayesian classifier is implemented to probabilistically classify multiple classes, and a multiobjective genetic algorithm optimization is performed to investigate the appropriate combination of the features that have the lowest errors and the highest performance.
The distributions of multiple feature combinations that have 6.70% or less error were analyzed and the best solution for the classification of fire and smoke was identified.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Jong-Hwan& Jo, Seongsik& Lattimer, Brian Y.. 2016. Feature Selection for Intelligent Firefighting Robot Classification of Fire, Smoke, and Thermal Reflections Using Thermal Infrared Images. Journal of Sensors،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110648
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Jong-Hwan…[et al.]. Feature Selection for Intelligent Firefighting Robot Classification of Fire, Smoke, and Thermal Reflections Using Thermal Infrared Images. Journal of Sensors No. 2016 (2016), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110648
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Jong-Hwan& Jo, Seongsik& Lattimer, Brian Y.. Feature Selection for Intelligent Firefighting Robot Classification of Fire, Smoke, and Thermal Reflections Using Thermal Infrared Images. Journal of Sensors. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110648
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110648
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر