Зменшення кількості хибних викликів під час розв’язання задачі детектування полум'я у відеопотоці з використанням глибоких згорткових нейронних мереж
Розроблено новий підхід до детектування полум’я на зображеннях, який ґрунтується на використанні згорткових нейронних мереж. Запропоновано структуру реалізації каскадного підходу до детектування вогню, яка забезпечує покращену ефективність розпізнавання на зображеннях з низькою роздільною здатністю, та об’єктів, які можуть візуально нагадувати полум’я. Проведено експерименти з дослідження запропонованого методу порівняно з сучасним методом детектування об’єктів Faster R-CNN. У результаті проведених експериментів було виявлено покращення показника ефективності в середньому на 20 %.