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爱数科案例 | 森林火灾面积预测
本案例通过探索性分析（EDA）和机器学习构建线性回归模型，预测森林火灾的面积，并分析什么特征是发生森林火灾的重要因素。 1. 读数据表 首先，我们读取原始数据。 2. 火灾面积分布直方图 我们采用更直观的方法，将数据集中火灾面积这一列的数据通过直方图和箱线图进行展示，来查看数据的分布情况： 4. 筛选火灾面积大于0的数据 处理完毕后，我们将火灾面积大于0的数据筛选出来，查看火灾发生的面积与FWI系统的FFMC指数、DMC指数、DC指数、ISI指数之间的关系。 8. 火灾面积与DMC散点图 我们分别绘制火灾发生的面积与DMC指数、DC指数、ISI指数、FFMC指数之间的散点图： 10. 火灾面积与DC散点图 11. 火灾面积与ISI散点图 12. 模型预测 然后用训练的模型在测试集上进行火灾面积的预测，预测结果保存为area_predict。 16. 回归模型评估 最后进行模型评估，输出均方误差、平均绝对误差、决定系数和中位绝对误差。
1.6K21编辑于 2022-03-30 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
机器学习如何预测森林火灾？⛵ 万物AI
对抗森林火灾，AI 在行动 预测森林火灾的关键要素是快速检测。 图片 事实上，机器学习技术已经应用到火灾探测领域，例如：北美森林大火预测使用卫星图像和支持向量机算法获得了75%的准确率，斯洛文尼亚森林火灾使用卫星与气象数据和随机森林、决策树算法进行探测。 图片 基于机器学习AI森林火灾预测 利用机器学习如何对森林火灾的发生做出预测？ShowMeAI 爆肝跑通了一个项目。 项目使用了梯度提升回归树 GBDT 和 决策树两种方式进行建模，我们借助雷达图来比较GBDT和回归树模型，对比它们在森林火灾预测场景下的效果。 参考资料 AI实战 | 基于机器学习的AI森林火灾预测（附代码）：https://www.showmeai.tech/article-detail/326 图解数据分析：从入门到精通系列教程：https
1.3K31编辑于 2022-11-11 - 来自专栏新智元
用AI预测与定位火灾迫在眉睫
许多人希望利用AI来预测或确定火灾位置和蔓延路径。但机器学习和新数据收集工具的结合是否可以提前警告消防员火灾，帮助应急人员更有效地撤离地区，甚至挽救生命，这仍需很长的时间来进行探索检验。 那么，技术能在多大程度上帮助自动检测甚至预测野火呢？计算机科学家们和研究人员都希望相关技术能够进一步发展。 利用机器学习和新数据收集工具的结合，预测和定位野火 根据加州相关部门的政府官员Jim Crawford的说法，在近年来野火情况愈发糟糕的情况下，早期检测是关键，他曾有过26年的消防员生涯。 圣何塞州立大学气象与气候科学系火灾天气研究实验室副教授Craig Clements说：“许多人正在研究如何使用人工智能来确定火灾位置和蔓延路径。” 他在一次电话采访中表示，他发现该系统使用了来自世界各地的一年的火灾数据，在检测火灾方面准确率接近98％。
89540发布于 2018-12-14 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——GOES卫星是由NOAA运行的地球静止气象卫星，火灾（HSC）产品包含四张图像：一张是火灾掩码形式，另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值
火灾（HSC）产品包含四张图像：一张是火灾掩码形式，另外三张是确定火灾温度、火灾面积和火灾辐射功率的像素值。 Soc., 98(4), 681-698. doi:10.1175/BAMS-D-15-00230.1 代码： // NOAA GOES-16同域火灾产品的单一时间片。 input data 'burlywood' // Algorithm failure ]}; Map.addLayer(dqf, DQFVis, 'DQF'); // 火灾很小 根据面积对火灾进行缓冲，使其更加突出。
30710编辑于 2024-02-02 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 森林火灾数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 采用2007年葡萄牙蒙特西尼奥公园森林火灾的相关数据。该数据集来自UCI机器学习库，数据中包含地理位置、天气等信息。 1.
2K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏芯智讯
比亚迪惠州工厂发生火灾
11月19日消息，据惠州大亚湾开发区信息发布平台“大亚湾发布”昨日（18日）发布消息称，当日19点14分，位于大亚湾西区比亚迪三期F6厂房发生火情，区消防大队接报后迅速前往救援，区相关部门也迅速赶赴现场指挥，21点30分火情得到有效控制。过火建筑物为钢架结构，现场无人员被困、无人员伤亡、无易燃易爆物品，起火原因目前正在调查中。
74850编辑于 2022-11-22 - 来自专栏OpenFPGA
使用FPGA进行 AI 火灾定位-FirAI
部署在 FPGA 上加速的 AI 火灾侦查。助力消防人员快速应对火灾事故~ 绪论 问题：近年来，不断增加的城市人口、更复杂的人口密集建筑以及与大流行病相关的问题增加了火灾侦查的难度。 因此，为了增强消防人员对火灾事件的快速反应，安装视频分析系统，可以及早发现火灾爆发。 目标：解决方案包括建立一个分布式计算机视觉系统，增加建筑物火灾的早期检测。 在 PC 上，使用现有的火灾探测数据集对自定义 Yolo-V4 模型进行训练。之后，对Xilinx YoloV4 模型进行量化、裁剪和编译 DPU ，最后部署在FPGA上。 Vitis-Tutorials/2020-2/docs/Machine_Learning/Design_Tutorials/07-yolov4-tutorial/README.html ❞ 我们的应用程序用于检测火灾事件 usp=sharing ❞ 请参考.cfg此处的火灾数据集文件。
99031编辑于 2023-08-30 - 来自专栏大数据文摘
AI预测30秒内火灾「轰燃」，准确率92.1%，未来或可帮助拯救消防员生命
大数据文摘出品 这段时间天气巨热，天干物燥，也是火灾高发的时候。 最近就接连发生了一些火灾事件，还有消防员牺牲的消息，令人心痛。火灾中对消防员威胁很大的，其实是爆燃现象。 正是因为“轰燃”的不可预测性，才如此危险。 本周，一项研究利用图神经网络(GNN)建立了一个系统，以学习模拟火灾中不同数据源(以节点和边表示)之间的关系，从而提前预测接下来的30秒内是否会发生“轰燃”现象。 为了更好的帮助消防员预测“轰燃”，研究人员据此收集了各种各样的数据，从建筑布局，表面材料，火灾条件，通风配置，烟雾探测器的位置，以及房间的温度分布，模拟了17种不同建筑类型的41000起虚拟火灾，共使用了 但在现实中，消防队员面对的是极其复杂的环境，当他们冲进火灾区域时，他们可能对现场情况、火灾发生的位置或门是开着还是关着一无所知。
62420编辑于 2022-08-26 - 来自专栏数据派THU
AI预测30秒内火灾「轰燃」，准确率92.1%，未来或可帮助拯救消防员生命
来源：大数据文摘本文约1800字，建议阅读5分钟本文结合扫了最新研究通过AI预测30S内火灾的轰燃，准确率高达92.1%。 这段时间天气巨热，天干物燥，也是火灾高发的时候。 近期就接连发生了一些火灾事件，还有消防员牺牲的消息，令人心痛。火灾中对消防员威胁很大的，其实是爆燃现象。短短两天，就有两起消防员因为爆燃现象而牺牲的事故。 正是因为“轰燃”的不可预测性，才如此危险。 近期，一项研究利用图神经网络(GNN)建立了一个系统，以学习模拟火灾中不同数据源(以节点和边表示)之间的关系，从而提前预测接下来的30秒内是否会发生“轰燃”现象。 为了更好的帮助消防员预测“轰燃”，研究人员据此收集了各种各样的数据，从建筑布局，表面材料，火灾条件，通风配置，烟雾探测器的位置，以及房间的温度分布，模拟了17种不同建筑类型的41000起虚拟火灾，共使用了
56710编辑于 2022-08-31 - 来自专栏浮生的专栏
机器学习为更好的火灾现场安全
在这篇文章中，我想分享我在AAIA第15届数据挖掘竞赛中的经验和获奖策略：给火灾现场的消防员活动做标记，在这个竞赛中让我拿了第一名！ 比赛由华沙大学和波兰华沙主要的消防学校联合举办。 它是用下面这个方法定义的：首先，给一个既定标签规定预测精度。 然后，类别Ｃ中标签为Ｌ的指标的平衡精度得分等于Ｃ类里所有标签指标的平均精度。 在第一步中，我预测了一个消防员的主要姿势。在第二步中，是基于第一步中的训练集和预计的标签对于特定活动进行了预测。多亏了这个方法，我们可以获得标签之间的层次关系。 所以他们共同的预测——通过多数表决法，通常产生比单个模型更为精确的结果。我用这个模型来解决活动识别问题。 随机森林另外一个吸引人的属性是它有一个选择相关属性的固有方法。 标签预测工作做不好，无论数据的分布好还是坏，都会产生不利后果。考虑到这一点，森林中的每棵树都被用于数据的分层抽样，这样每个标签以平等的比例出现。
61140发布于 2018-06-04 - 来自专栏智能视频图像
智慧消防下的火灾监测报警系统
火灾监测报警系统对视频画面进行实时监测分析，当发现视频画面内出现烟雾、火焰时，系统主动触发报警提示，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。 1.jpg 自古以来，火灾一直是主要重大害之一，对人类经济和文明造成了不可挽回的损失。 惨痛的代价使我们越发明白及时预报警以及消防工作的重要程度 。 随着现代城市化的不断发展，楼房密集度的提高，火灾发生的产生的后果也变得严重，消防系统在社会公共安全的地位变得非常重要，让人们及时发现火灾，并能够及时采用有效措施来控制和扑灭火灾是至关重要的。 火灾监测报警系统基于智能视频分析，自动对视频图像信息进行分析识别，无需人工干预；及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以最快、最佳的方式进行预警，有效的协助消防人员处理火灾危机，并最大限度的降低误报和漏报现象 火灾监测报警系统能自动识别烟雾、火焰，对视频检测画面进行实时分析、突发状况实时告警，解决传统依赖于人工巡视的工作方式，还可以根据直观画面直接指挥调度救火，极大的节约人力成本，提高工作效率。
1.2K30发布于 2020-08-10 - 来自专栏LiteMedia
LiteCVR物流仓储消防火灾预警视频监管方案
LiteCVR可接入全区管辖范围内的独立报警设备、燃气探测设备、电气火灾监控设备、视频监控设备、消防灭火设施等，通过电脑web或手机app，实现对消防工作的监督管理和动态监测，将“人防、物防、技防”三结合应用于传统的消防管理和监督
32310编辑于 2023-11-23 - 来自专栏相约机器人
使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统
最后一层是softmax层，它将提供两个类别（火灾和非火灾）的概率分布。通过将类数更改为1，还可以在最后一层使用“ Sigmoid”激活功能。 这次模型可以使所有三个预测正确。96％可以确定图像没有任何火。用于测试的其他两个图像是： 来自下面引用的数据集中的非火灾图像 实时测试： 现在模型已准备好在实际场景中进行测试。 以下是使用OpenCV访问网络摄像头并预测每个帧是否包含火的示例代码。如果框架中包含火焰，希望将该框架的颜色更改为B＆W。 其中，火灾是最危险的异常事件，因为早期无法控制火灾可能会导致巨大的灾难，并造成人员，生态和经济损失。受CNN巨大潜力的启发，可以在早期阶段从图像或视频中检测到火灾。 本文显示了两种用于火灾探测的自定义模型。考虑到CNN模型的合理火灾探测准确性，它可以帮助灾难管理团队按时管理火灾，从而避免巨额损失。
1.5K10发布于 2020-07-09 - 来自专栏智能传感
【电气火灾预警】一氧化碳传感器在电缆井火灾预警中的重要作用
两起火灾都是高层电缆电线起火，其火灾蔓延速度快、救援难度大，一旦发生极易形成“立体火灾”，给人们生命财产造成重大威胁。电缆井火灾危害有多大？ 火灾发生时，火灾燃烧产物中含有大量的有毒成分，对人体都有着不同程度的危害。气体的产生比燃烧烟要早几十分钟到几个小时，在火灾过程中，一氧化碳和二氧化碳一般是火灾产生的烟雾里含量最大的有毒气体。 因此火灾早期探测大多数会首先对一氧化碳气体进行检测，以便在在较早的时间捕捉到火灾发生。 一氧化碳（CO）传感器在火灾烟雾监测中的重要作用：因火灾发生时气体燃烧产物主要为CO和CO2， CO做为极早期火灾的特有标志,由于一般情况下CO在空气中的含量极低，但是在火灾过程中,几乎每种物质均要产生不充分燃烧的 因此CO适合于火灾早期探测，这对于较早的时间捕捉到火灾发生信息非常重要,在火灾烟雾检测里也是一个非常重要的监测参数。
37930编辑于 2023-05-16 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中，两个定制的CNN模型已经实现，它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。 这次我们的模型可以使所有三个预测正确。96％的把握可以确定图像中没有任何火。我用于测试的其他两个图像如下： ? ? 来自下面引用的数据集中的非火灾图像 实时测试 现在，我们的模型已准备好在实际场景中进行测试。以下是使用OpenCV访问我们的网络摄像头并预测每帧图像中是否包含火的示例代码。 结论 使用智能相机可以识别各种可疑事件，例如碰撞，医疗紧急情况和火灾。其中，火灾是最危险的异常事件，因为在早期阶段无法控制火灾会导致巨大的灾难，从而造成人员，生态和经济损失。 受CNN巨大潜力的启发，我们可以在早期阶段从图像或视频中检测到火灾。本文展示了两种用于火灾探测的自定义模型。考虑到CNN模型的火灾探测准确性，它可以帮助灾难管理团队按时管理火灾，从而避免巨额损失。
1.9K11发布于 2020-07-22 火情卫星监测分析：遥感数据如何支撑火灾防控
火灾具有突发性和扩散性，及时发现并传递火情信息，对保障生态安全、人类生命财产安全、社会生产生活有序开展至关重要。 火情卫星监测即利用卫星遥感数据向火灾预防和应急指挥工作提供火情信息，是现代火灾防控的重要手段。本文将围绕火情卫星监测的实践应用——火情卫星监测分析服务平台，论述卫星数据采集与火情防控的结合路径。 火灾发生时，系统可统筹民用、商用对地观测卫星监测能力，及时获取动态遥感数据，对火灾动态变化过程进行持续宏观监测。图片将感知设备捕捉的海量影像转化为高价值的火情信息是火情监测的核心任务。 农业应急构建空天地一体化农业火灾应急防控体系，满足农业火灾防治需求，力求最大程度减少人员伤亡和财产损失。 综上所述，火情卫星监测分析服务平台通过信息感知、认知和应用三个维度，构建起自动化、智能化的火灾防控体系，实现在线火情发现、预警、处理的高效统一和全流程可视化管理。
13811编辑于 2026-03-06- 来自专栏精益六西格玛资讯
如何运用5WHY分析法降低医院火灾风险？
在降低医院火灾风险方面,可以运用5Why分析法,具体步骤如下:图片1. 分析火灾风险首先,我们需要对医院内部可能存在的火灾风险进行全面的分析。 例如,我们可以对医院的电气设备、病房、仓库等区域进行风险评估,看看这些区域是否存在潜在的火灾风险。2. 找出导致风险的原因在分析完可能存在的风险后,我们需要找出导致这些风险的原因。 这可能需要对风险的影响进行预测,看看风险如果出现,会对医院产生什么影响。例如,如果医院内的电气设备出现故障,可能会导致电路短路,引发火灾,给医院带来严重的损失。4. 同时,还需要对实施后的效果进行评估,看看风险管理方案是否真正有效地降低了医院火灾风险。通过运用5Why分析法,我们可以深入探究问题的根本原因,制定出有效的解决方案,降低医院火灾风险,保障医院的安全。
49710编辑于 2023-04-19 - 来自专栏大数据文摘
自供电野火探测器如何有效防止致命火灾
大数据文摘出品 来源：sciencemag 编译：陈晨 当野火再次侵袭加利福利亚州的时候，科学家表示，他们已经发现一种更容易的方式去探测和警示致命火灾：一种仅需要树叶摇晃就可供电的森林火灾传感器。 通常情况下，消防员采用载人瞭望塔、飞机、地面巡逻和卫星的方式来监测火灾。但是这些方式成本高且需要大量人力。 这一装置依赖微风来发电，但是森林火灾会产生气流，也就意味着电源是不需要担心的。” 曹说，实际中，我们也不需要实现区域全覆盖，我们可以采用100米的间隔，如果火灾发生，我们可以确认火灾位置，也有足够时间和安全距离来采取行动。 曹说，与目前的火灾监控方法相比，该装置具有几个优点， 从长远来看，不仅操作更便宜，而且更容易，同时也会比卫星周期性覆盖某一区域提供更加持续的监测。不像卫星，该系统不受当地天气或者火灾烟雾和灰尘影响。
50430发布于 2020-09-08 - 来自专栏森林消防安全知识
智慧森林消防：火灾监测 Web GIS 可视化平台
森林火灾是一种突发性强、破坏性大、处置救助较为困难的自然灾害。 利用现代摄影测量技术进行火灾自动识别，实现对森林火灾信息进行全面、细致、准确地监测，可对森林火灾预警和扑救指挥工作提供实用的决策参考信息。 消防准备 Hightopo 的可视化大屏能直观掌握火灾情况，便于管理者采用更有效的灭火措施。 森林火灾控制以隔离带为主，配合运用大型灭火飞机，越野消防车，涡喷型细水雾水炮等大型灭火装备进行火灾救援。 消防人员到达火灾现场后，管理者可通过调取摄像头画面，确定火灾种类，以便后续救援人员携带适合的灭火设备。 森林火灾以预防为主，应主动与驻地应急管理、林草、气象等部门完善常态化信息沟通机制，坚持分析研判每日火情预警信息，织密火灾防控网络。
1.2K40编辑于 2022-01-12 - 来自专栏机器学习AI算法工程
火灾火焰检测数据集和yolov4检测模型
开源1个火灾检测数据集(含标注)和预训练模型。 火灾检测数据集图像2059张：包含大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火等场景； 代码及运行教程，数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 火灾 即可获取。
3.1K31发布于 2020-11-03
腾讯云开发者
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