...
Loại CSDL: Đề án điện tử
Tác giả: Trần Quốc Tấn
Thông tin xb: Trường Đại học Trà Vinh, 2025
Mô tả vật lý: 65 tr
Tác giả bổ sung: TS. Lê Minh Hải (người hướng dẫn)
Tóm tắt: Trong bối cảnh nguy cơ cháy nổ tại các nhà kho gia đình ngày càng gia tăng, đề án này đề xuất một hệ thống phát hiện lửa và cảnh báo cháy sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm nhận diện ngọn lửa từ hình ảnh camera giám sát theo thời gian thực. Hệ thống sử dụng mô hình học sâu YOLOv11 để phát hiện ngọn lửa nhanh chóng, kết hợp với thư viện OpenCV để phân tích sự chuyển động và lan rộng của ngọn lửa, từ đó giảm thiểu các cảnh báo sai do ánh sáng hoặc vật thể tương tự. Cơ chế cảnh báo được triển khai ...
TT Tên file Dung lượng Tải về Xem toàn văn
1 DEANSBVTRANQUOCTAN 2818 Kb (0 lượt tải) Xem toàn văn (0) Xem preview

Tìm kiếm thêm