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An Ultra-low-power Embedded AI Fire Detection and Crowd Counting System for Indoor Areas

计算机科学 火灾探测 深度学习 实时计算 推论 人工智能 嵌入式系统 热力学 物理
作者
Alexios Papaioannou,C. Kouzinopoulos,Dimosthenis Ioannidis,Dimitrios Tzovaras
出处
期刊:ACM Transactions in Embedded Computing Systems [Association for Computing Machinery]
卷期号:22 (4): 1-20 被引量:7
标识
DOI:10.1145/3582433
摘要

Fire incidents in residential and industrial areas are often the cause of human casualties and property damage. Although there are existing systems that detect fire and monitor the presence of people in indoor areas, research on their implementation in embedded platforms is limited. This article introduces an ultra-low-power embedded system for fire detection and crowd counting using efficient deep learning methods. For the prediction of fire occurrences, environmental and gas sensor along with multilayer perceptron nodes are used. For crowd counting, a custom lightweight version of YOLOv5 is introduced, using an architecture based on ShuffleNetV2, resulting in a model with low memory requirements, high accuracy predictions, and fast inference on an embedded platform. The accuracy, power consumption, and memory requirements of the proposed system are evaluated using public datasets and datasets acquired by the environmental and image sensors, and its performance is compared to that of existing approaches.

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