Integrantes:
- Moreno Guadamur,Juan Jose
- Enciso Melgarejo,Willians Carlos
- Contreras Vidal,Alexander del Piero
Si el fuego no es controlado tempranamente puede ser causante de desastres que generan pérdidas de propiedades y de vidas. Por ello, es necesario dar una solución de detección temprana de incendios que sea efectiva y a bajo costo. Existen propuestas de solución de alto rendimiento que utilizan modelos de Redes Neuronales Convolucionales muy pesados, los cuales no es viable desplegarlos en dispositivos móviles. En esta investigación se aborda el problema entre el rendimiento y tamaño del modelo, con este fin se compara 2 modelos pesados (AlexNet y ResNet50) y 2 modelos ligeros (FireNet, MobileNetV2). El accuracy obtenido de los modelos son 0.81, 0.94, 0.95 y 0.83 respectivamente. Además de ello se utiliza IoT para la propuesta de un sistema de detección de incendios en tiempo real y de bajo costo, por lo cual utilizaremos una Raspberry pi 3B + por su portabilidad y las propiedades de conexión de este dispositivo.
Paper Pasos para el desarrollo del trabajo: PPT: Link de Youtube:
Repositorio: https://gitlab.com/hola5480990/deteccio ... ee/master/
Conjunto de datos: https://drive.google.com/drive/folders/ ... sp=sharing