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YOLOv12
YOLOv12
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AI模型通过优化资源分配和早期检测来应对野火
两篇新的研究论文详细介绍了用于优化野火扑灭和检测的AI应用。其中一篇论文介绍了一个预测性和规范性AI模型，该模型使用整数优化和一种新颖的branch-and-price-and-cut算法来联合优化人员分配和野火扑灭。另一篇论文提出了WildfireVLM，这是一个AI框架，它将卫星图像分析与多模态大型语言模型相结合，用于早期野火检测、风险评估和响应建议。
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深度学习系统使用YOLO模型检测火灾出口吸烟
一篇研究论文详细介绍了一个用于通过闭路电视监控在火灾出口区域进行实时吸烟检测的深度学习系统。该研究评估了YOLOv8、YOLOv11和YOLOv12，开发了一个定制的YOLOv8衍生模型，该模型实现了78.90%的召回率和83.70%的mAP。在边缘设备上的性能测试表明，该系统适用于时间敏感的操作，Jetson Xavier NX每秒推理处理数据在52到97毫秒之间。
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AI system NPLB enhances pedestrian safety with real-time adaptive traffic signals
Researchers have developed a new system called No Pedestrian Left Behind (NPLB) designed to improve pedestrian safety at traffic signals. NPLB uses real-time detection and tracking of vulnerable road users (VRUs) to ada…