logo
Shenzhen Knowhow Technology Co.,limited
english
français
Deutsch
Italiano
Русский
Español
português
Nederlandse
ελληνικά
日本語
한국
citaat
english
français
Deutsch
Italiano
Русский
Español
português
Nederlandse
ελληνικά
日本語
한국
Huis
over ons
Bedrijfprofiel
fabrieksreis
kwaliteitscontrole
Veelgestelde Vragen
producten

De trekker van de laserdamp

de trekker van de soldeerseldamp

Rookextractor voor DTF-printer

Schoonheidssalon rookzuiger

Tandheelkundige rookzuiger

Laboratoriumrookextractor

de trekker van de lassendamp

Moxibustie-afzuigmachine

mobiele rookzuiger

draagbare afzuigmachine

Toestellen voor rooktrekkers

Industriële stofverzamelapparatuur

Elektronische hulpmiddelen

automatische bandautomaat

Automatische Schroefvoeder

Automatische etiketverdeler

Werktuigen voor het herwerken van soldeer

Aanhangsels voor solderen

Elektronische testinstrumenten
blogs
oplossingen
contacteer ons
citaat
huis
over ons
Bedrijfprofiel
fabrieksreis
kwaliteitscontrole
Veelgestelde Vragen
producten

De trekker van de laserdamp

de trekker van de soldeerseldamp

Rookextractor voor DTF-printer

Schoonheidssalon rookzuiger

Tandheelkundige rookzuiger

Laboratoriumrookextractor

de trekker van de lassendamp

Moxibustie-afzuigmachine

mobiele rookzuiger

draagbare afzuigmachine

Toestellen voor rooktrekkers

Industriële stofverzamelapparatuur

Elektronische hulpmiddelen

automatische bandautomaat

Automatische Schroefvoeder

Automatische etiketverdeler

Werktuigen voor het herwerken van soldeer

Aanhangsels voor solderen

Elektronische testinstrumenten
blogs
oplossingen
contacteer ons
citaat
spandoek
Bloggegevens
Created with Pixso. Huis Created with Pixso. Blog Created with Pixso.

FlameFinder: Thermisch-RGB Deep Metric Learning voor Vlamdetectie door Rook

FlameFinder: Thermisch-RGB Deep Metric Learning voor Vlamdetectie door Rook

2025-07-31

FlameFinderis een nieuw diep metriek leer systeem ontworpen ombrandvlammen die door dichte rook worden geblokkeerdTraditionele RGB-camera's falen vaak wanneer vlammen worden verborgen door dikke rook; thermische sensoren helpen, maar hebben geen segmentatiehelderheid.FlameFinder overbrugt die kloof door een meetbaar leermodel te trainen dat gevoelig is voor vlammenpatronen en thermisch contrastArxiv.org.

Technische innovatie

Het systeem maakt gebruik van drievoudige en middenverliesfuncties binnen een diepe functiebedrukkingsplaats, gecombineerd met aandachtmechanismen.Het model leert discriminatieve voorstellingen van vlammenstructuren, zelfs wanneer ze gedeeltelijk worden verhuld door rook.Het resultaat: de nauwkeurigheid van de vlamdetectie verbetert met ongeveer4.4 ∙ 7%in de FLAME2- en FLAME3-dataset (VGG19, ResNet18) Arxiv.org.

Invloed en praktisch gebruik

In de praktijk zou FlameFinder drones of grondrobots kunnen uitrusten die door brandweerdiensten worden gebruikt.Verbeterd ruimtelijk bewustzijn helpt teams veiliger te zijn, snellere beslissingen.

Analyse

Dit systeem is een voorbeeld van devermogen van modaliteitsfusie en metrisch leren voor veiligheidskritische toepassingenIn plaats van eenvoudig thermische beelden te bepalen, leert het model semantiek over hoe een vlam eruitziet, zelfs als deze gedeeltelijk is verstopt.De aandachtsmodules benadrukken verder de meest informatieve delen van het thermisch-RGB-paar.

FlameFinder kan in complexe omgevingen valse negatieven verminderen en kan worden uitgebreid met multispectral data of diepte sensoren.Het zou een standaard gereedschap kunnen worden in slimme brandbestrijdingstoestellen.

spandoek
Bloggegevens
Created with Pixso. Huis Created with Pixso. Blog Created with Pixso.

FlameFinder: Thermisch-RGB Deep Metric Learning voor Vlamdetectie door Rook

FlameFinder: Thermisch-RGB Deep Metric Learning voor Vlamdetectie door Rook

2025-07-31

FlameFinderis een nieuw diep metriek leer systeem ontworpen ombrandvlammen die door dichte rook worden geblokkeerdTraditionele RGB-camera's falen vaak wanneer vlammen worden verborgen door dikke rook; thermische sensoren helpen, maar hebben geen segmentatiehelderheid.FlameFinder overbrugt die kloof door een meetbaar leermodel te trainen dat gevoelig is voor vlammenpatronen en thermisch contrastArxiv.org.

Technische innovatie

Het systeem maakt gebruik van drievoudige en middenverliesfuncties binnen een diepe functiebedrukkingsplaats, gecombineerd met aandachtmechanismen.Het model leert discriminatieve voorstellingen van vlammenstructuren, zelfs wanneer ze gedeeltelijk worden verhuld door rook.Het resultaat: de nauwkeurigheid van de vlamdetectie verbetert met ongeveer4.4 ∙ 7%in de FLAME2- en FLAME3-dataset (VGG19, ResNet18) Arxiv.org.

Invloed en praktisch gebruik

In de praktijk zou FlameFinder drones of grondrobots kunnen uitrusten die door brandweerdiensten worden gebruikt.Verbeterd ruimtelijk bewustzijn helpt teams veiliger te zijn, snellere beslissingen.

Analyse

Dit systeem is een voorbeeld van devermogen van modaliteitsfusie en metrisch leren voor veiligheidskritische toepassingenIn plaats van eenvoudig thermische beelden te bepalen, leert het model semantiek over hoe een vlam eruitziet, zelfs als deze gedeeltelijk is verstopt.De aandachtsmodules benadrukken verder de meest informatieve delen van het thermisch-RGB-paar.

FlameFinder kan in complexe omgevingen valse negatieven verminderen en kan worden uitgebreid met multispectral data of diepte sensoren.Het zou een standaard gereedschap kunnen worden in slimme brandbestrijdingstoestellen.