Publicação
Deteção de ignições florestais usando a metodologia Fuzzy Logic
| Resumo: | O principal objetivo desta dissertação é apresentar um sistema de deteção de ignições florestais o qual é baseado num algoritmo de inteligência artificial utilizando a metodologia Fuzzy Logic. Este sistema vai ter a capacidade de identificar pequenos focos de incêndio através da análise do desvio dos dados lidos, dando assim um alerta, recorrendo para tal a sensores de chama, humidade e temperatura, localizados nas florestas em estudo. Este método consiste então em técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, para fornecer uma série temporal de valores de perigo e que depende apenas de variáveis climáticas e sensores de chama como dito anteriormente. Posto isto a resposta de alarme será fornecida consoante o erro obtido através da comparação de uma base de dados com uma base de teste com valores lidos em tempo real na floresta. |
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| Autores principais: | Pereira, Manuel João |
| Assunto: | Fuzzy logic Machine learning Incêndio florestal Sensores |
| Ano: | 2020 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Bragança |
| Idioma: | português |
| Origem: | Biblioteca Digital do IPB |
| Resumo: | O principal objetivo desta dissertação é apresentar um sistema de deteção de ignições florestais o qual é baseado num algoritmo de inteligência artificial utilizando a metodologia Fuzzy Logic. Este sistema vai ter a capacidade de identificar pequenos focos de incêndio através da análise do desvio dos dados lidos, dando assim um alerta, recorrendo para tal a sensores de chama, humidade e temperatura, localizados nas florestas em estudo. Este método consiste então em técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, para fornecer uma série temporal de valores de perigo e que depende apenas de variáveis climáticas e sensores de chama como dito anteriormente. Posto isto a resposta de alarme será fornecida consoante o erro obtido através da comparação de uma base de dados com uma base de teste com valores lidos em tempo real na floresta. |
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