مجموعة بيانات تجزئة اكتشاف الحرائق BoWFire

مجموعة بيانات BoWFire عبارة عن مجموعة بيانات صور مخصصة لاكتشاف اللهب، والتي تهدف إلى تحسين دقة اكتشاف الحرائق وتقليل الإنذارات الكاذبة. تتضمن مجموعة البيانات صور الحرائق من مجموعة متنوعة من حالات الطوارئ، مثل حرائق المباني والحرائق الصناعية وحوادث السيارات وأعمال الشغب، بالإضافة إلى حالات الطوارئ التي لا توجد فيها حرائق مرئية ومناطق تشبه الحرائق (مثل غروب الشمس وصور الأجسام الحمراء أو الصفراء).

تتمثل سمة مجموعة بيانات BoWFire في أنها لا تحتوي فقط على صور الكشف عن اللهب، بل تتضمن أيضًا تقسيم مناطق اللهب. في مجموعة البيانات، تم وضع علامة على منطقة الاحتراق باللون الأبيض وتم وضع علامة على منطقة عدم الاحتراق باللون الأسود، مما يوفر دعمًا قويًا لمهام اكتشاف اللهب وتجزئة اللهب7. علاوة على ذلك، يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار. تحتوي مجموعة بيانات التدريب على 240 صورة بحجم 50×50 بكسل، منها 80 صورة مصنفة على أنها تحتوي على حريق و160 صورة مصنفة على أنها لا تحتوي على حريق. تحتوي مجموعة بيانات الاختبار على 226 صورة بدقة مختلفة، بما في ذلك 119 صورة بها لهب و107 صور بدون نار7.

يتم استخدام مجموعة بيانات BoWFire لتطوير وتقييم طريقة جديدة لكشف اللهب تعمل على تحسين دقة اكتشاف اللهب وتقليل الإنذارات الكاذبة من خلال الجمع بين تحليل لون البكسل والملمس. وتظهر النتائج التجريبية أن هذه الطريقة قادرة على تقليل معدل الإنذارات الكاذبة بشكل فعال مع الحفاظ على دقة مماثلة للتقنيات الموجودة.

أجرى الباحثون أيضًا تكوينًا وتجارب مفصلة على مجموعة بيانات BoWFire، باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات بما في ذلك مصنف Naive-Bayes ومصنف KNN لتصنيف ألوان البكسل، وخوارزمية superpixel والنمط الثنائي المحلي (LBP) لتصنيف الملمس. تظهر النتائج التجريبية أن طريقة BoWFire تقلل من الإنذارات الكاذبة مع الحفاظ على دقة عالية في اكتشاف اللهب.

تم إصدار مجموعة البيانات هذه بواسطة فريق بحثي من جامعة ساو باولو في عام 2015. عنوان الورقة البحثية ذات الصلة هو "BoWFire: اكتشاف النار في الصور الثابتة من خلال دمج تحليل لون البكسل والملمس"