Fremskrittene innen dyp læring (DL) er omfattende og komplekse, og de har revolusjonert flere sektorer ved å forbedre både presisjon og effektivitet i visuelle oppgaver. Innen helsevesenet har DL-modeller vist enestående evne til å automatisere og forbedre diagnostiske prosesser, noe som har ført til mer nøyaktig og rask oppdagelse av sykdommer som COVID-19, netthinnesykdommer og nevrologiske lidelser. Integreringen av DL i medisinsk bildediagnostikk øker ikke bare presisjonen, men avlaster også helsepersonell ved å frigjøre tid til mer komplekse vurderinger. Denne utviklingen understreker DLs transformative kraft i kritiske medisinske applikasjoner, hvor nøyaktighet kan være livsviktig.

Innen overvåkning og sikkerhet muliggjør DL sanntidsanalyse av videostrømmer fra kjøretøykameraer, med funksjoner som automatisk gjenkjenning av brann og røyk. Påliteligheten og effektiviteten i slike systemer er avgjørende for tryggheten i transportsystemer, og viser hvor viktig DL er for fremtidens overvåkningsløsninger. Innen underholdningsindustrien har DL ført til betydelige forbedringer, fra anbefalingssystemer for videoinnhold til høyoppløselig videostreaming og immersive virtuelle opplevelser. Algoritmene gjør det mulig å tilpasse innholdet mer presist til individuelle brukere, samtidig som de åpner nye kreative muligheter gjennom automatisk generering og forbedring av visuelt innhold.

Til tross for de mange suksessene, finnes det utfordringer. En av de største er den såkalte "black box"-natur av DL-modeller. Modellenes beslutningsprosesser er ofte uforståelige, noe som er problematisk i sensitive områder som helse og selvkjørende teknologi. Dette har ført til et økende behov for metoder som kan forklare og gjøre modellens prediksjoner mer transparente og tillitvekkende. Et annet sentralt aspekt er de etiske problemstillingene rundt DL, spesielt knyttet til personvern, datasikkerhet og algoritmisk skjevhet. For å sikre ansvarlig og rettferdig bruk, må disse utfordringene håndteres i tråd med samfunnets verdier.

AI og dyp læring har utviklet seg gjennom flere faser, fra regelbaserte systemer til maskinlæring (ML), og videre til DL som bruker dype nevrale nettverk til å modellere komplekse datamønstre. ML består av forskjellige tilnærminger, inkludert overvåket læring, hvor modeller trenes på merket data; ikke-overvåket læring, som finner skjulte mønstre i umerket data; og forsterkende læring, som optimaliserer handlinger basert på miljøinteraksjon. Innen DL er arkitekturen med flere lag avgjørende for modellens evne til å lære komplekse representasjoner. Teknikker som aktiveringsfunksjoner, tilbakepropagering og optimalisering sikrer effektiv trening av dype nettverk.

Bildediagnostikk omfatter flere oppgaver som objektdeteksjon, klassifisering og segmentering. Objektdeteksjon lokaliserer objekter i et bilde, klassifisering gir helhetlige etiketter, mens segmentering deler opp bilder i meningsfulle regioner, som gir mulighet for detaljert analyse. Disse teknikkene benyttes i medisinsk bildebehandling, ansiktsgjenkjenning og andre felt som krever høy nøyaktighet og hastighet.

Bildedata og videodata har distinkte egenskaper og krever forskjellige behandlingsmetoder. Mens bilder er statiske, inneholder videoer tidsmessig informasjon som gjør dem mer komplekse å analysere, men også rikere på informasjon. Forståelse av ulike bildeformater, som JPEG og PNG, er viktig for å balansere lagring, komprimering og kvalitet, noe som påvirker både ytelse og resultat i DL-applikasjoner.

Det er essensielt å bygge bro mellom teori og praksis, slik at akademisk forskning omsettes til løsninger som adresserer konkrete samfunnsutfordringer. Bruken av DL i virkelige situasjoner – fra helsesektoren til overvåkning og underholdning – viser teknologiens potensial til å forbedre effektivitet, nøyaktighet og beslutningsprosesser.

Det er også viktig å erkjenne at videre utvikling må fokusere på å gjøre DL-modeller mer forståelige og etisk forsvarlige. Dette innebærer ikke bare tekniske forbedringer, men også et ansvar for å sikre at personvern og rettferdighet ivaretas i teknologiske fremskritt.

Effektiv og kostnadseffektiv brann- og røykdeteksjon med dyp læring på innebygde plattformer

Utviklingen av et effektivt og pålitelig system for brann- og røykdeteksjon som kan implementeres på innebygde plattformer som Raspberry Pi og NVIDIA Jetson Nano, har blitt et viktig tema innenfor moderne sikkerhetsteknologi. Disse plattformene er kjent for sin lave pris og lave strømforbruk, noe som gjør dem attraktive for kostnadseffektive løsninger i sanntid. I denne studien ble to ulike algoritmer for objektdeteksjon basert på dyp læring undersøkt: den regionale konvolusjonelle nevrale nettverksmodellen (R-CNN) og You Only Look Once versjon II (YOLOv2). Disse algoritmene ble valgt for deres ulike tilnærminger til objektdeteksjon, som kan tilby verdifulle innsikter i hvilken metode som er best egnet for brann- og røykdeteksjon i sanntid.

Hovedmålet var å utvikle lette dyp-læringsarkitekturer spesifikt tilpasset de innebygde systemene, der både nøyaktighet i deteksjon og rask behandlingstid var avgjørende. For å oppnå dette ble de dyp-læringsmodellene optimalisert for å balansere ytelse og ressursbruk, ettersom Raspberry Pi og Jetson Nano har begrensede beregningsressurser og minnekapasitet. I våre eksperimenter viste YOLOv2 seg å være overlegen i både nøyaktighet og sanntidsdeteksjon sammenlignet med R-CNN. Dette er et viktig funn, da YOLOv2 behandler hele bildet på en gang, i motsetning til R-CNN, som genererer regionsforslag for hvert objekt. Denne helhetlige tilnærmingen tillater YOLOv2 å benytte kontekstuell informasjon, noe som reduserer hyppigheten av falske positiver—et vanlig problem i brann- og røykdeteksjonssystemer.

Reduksjon av falske positiver er avgjørende for påliteligheten til et brann- og røykdeteksjonssystem, spesielt i virkelige applikasjoner der faktorer som lysforhold og bakgrunnsstøy kan komplisere deteksjonsprosessen. YOLOv2 har vist seg å håndtere video med ingen brann eller røykobjekter mer effektivt, noe som ytterligere validerer dens evne til å differensiere mellom ekte brann og røyk og andre visuelle fenomener som kan ligne på dem. Denne egenskapen er spesielt viktig i miljøer med varierende lysforhold eller bakgrunnsstøy, der objektene kan være vanskeligere å identifisere.

Ved å sammenligne YOLOv2 med et avansert sanntidsobjektdeteksjonssystem, har vi sett at YOLOv2 oppnådde best resultater når det gjelder nøyaktighet, F1-score, presisjon og tilbakekalling. Disse resultatene er viktige for å evaluere et deteksjonssystems effektivitet, ettersom de gir et helhetlig bilde av hvordan systemet identifiserer og lokaliserer objekter i et bilde. Et av de største utfordringene med YOLOv2 er at den ikke er like god på å oppdage små objekter, noe som kan være en begrensning i noen scenarier. Dette skyldes at YOLOv2 bruker et fast rutenett til å dele opp bildet og forutsi objektene. Små objekter som opptar lite plass i et gridcelle kan dermed bli oversett.

Til tross for denne begrensningen, har YOLOv2 fortsatt overlegen ytelse på grunn av sin hastighet og nøyaktighet når det gjelder større objekter. Når vi kjørte eksperimentene på Raspberry Pi og Jetson Nano, fant vi at R-CNN-modellen ikke kunne kjøres som et frittstående program på disse innebygde plattformene, hovedsakelig på grunn av manglende støtte for koden som genereres for R-CNN på slike systemer. R-CNN krever betydelig beregningskraft og minne, som overstiger kapasiteten til billige innebygde plattformer.

På den annen side ble YOLOv2 vellykket implementert på NVIDIA Jetson Nano, og vi sammenlignet sanntidsdeteksjonsytelsen i bilder per sekund med andre metoder. Eksperimentene bekreftet at YOLOv2 er en gjennomførbar løsning for brann- og røykdeteksjon i et Internet of Things (IoT)-miljø. Dette er et betydelig funn, da det demonstrerer muligheten for å implementere avanserte dyp-læringsmodeller for brann- og røykdeteksjon på kostnadseffektive og lavstrømsinnretninger. Slike løsninger kan utvide bruken av brannovervåking til et bredt spekter av applikasjoner, inkludert bolig-, kommersiell- og industriell overvåking.

Den foreslåtte video-baserte brann- og røykdeteksjonsteknikken ved bruk av YOLOv2 gir en effektiv løsning for pålitelig og rask deteksjon på lavkostnads innebygde plattformer. De viktigste fordelene med denne tilnærmingen er høy nøyaktighet og hastighet, lav ressursbruk, redusert antall falske positiver, og muligheten for implementering i IoT-miljøer. YOLOv2s evne til å prosessere hele bildet på en gang og bruke kontekstuell informasjon gjør systemet både raskt og presist, og dermed godt egnet for sanntidsapplikasjoner.

Det er likevel viktig å merke seg YOLOv2s begrensninger når det gjelder deteksjon av små objekter. Dette kan være en utfordring i situasjoner der små brann- eller røykpartikler er tilstede, og kan derfor kreve videre forskning for å finne løsninger som kombinerer fordelene ved YOLOv2 med bedre håndtering av små objekter. Fremtidig arbeid kan også fokusere på å integrere andre sensorer eller datakilder som kan utfylle video-basert deteksjon, og dermed forbedre systemets robusthet ytterligere.

Hvordan implementere sanntids brann- og røykdeteksjon med Jetson Nano og Deep Learning

Implementeringen av et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) for sanntids objektdeteksjon på Jetson Nano er et omfattende prosjekt som krever både effektiv utnyttelse av maskinvare og programvare. Denne studien fremhever hvordan MATLAB, GPU Coder, Deep Learning Toolbox og andre verktøy kan brukes til å maksimere ytelsen til Jetson Nano-plattformen, spesielt i anvendelser som brann- og røykdeteksjon. Integreringen av disse verktøyene gjør det mulig å utnytte NVIDIA GPU-en fullt ut, og dermed optimere ytelsen til det nevrale nettverket for virkelige applikasjoner. Som illustrert i figur 2.12, ble deployeringen av løsningen en vellykket integrasjon av forskjellige maskinvare- og programvarekomponenter, og det resulterte i et effektivt system for sanntids objektdeteksjon på Jetson Nano.

I de praktiske testene ble det foreslåtte detektorsystemet kjørt som en selvstendig applikasjon på Jetson Nano, ved hjelp av et Raspberry Pi-webkamera som inngangsutstyr. Kameraet ble utsatt for en datamaskin som genererte en serie videoer med både brann-/røyk-scener og negative scenarioer. Gjennom hele eksperimentet registrerte detektoren ulike parametere. En bemerkelsesverdig egenskap ved systemet var dets sanntids ytelse, som ble målt til 21 fps, noe som viste seg å være betydelig raskere enn metoden som ble dokumentert i en tidligere studie (Habiboglu et al., 2012). Figur 2.14 viser de sanntids deteksjonsresultatene for den foreslåtte tilnærmingen, og sammenligner den med andre forhåndstrente deep learning-modeller som ble kjørt på Jetson Nano.

En nøkkelfaktor for vår tilnærming var den tidsmessige responsen ved identifikasjon av brann og røyk. Det ble observert en forsinkelse på 1-2 sekunder mellom begynnelsen av brann- eller røykhendelsen og starten av deteksjonsprosessen i YOLOv2-modellen. Dette tidsgapet er avgjørende for alarmens effektivitet, da modellen krever litt tid for å utløse en varsling. Sammenlignet med metoden foreslått av Kim og Lee (2019), som bruker en R-CNN-modell for raskere deteksjon, viser vår tilnærming en langt mer effektiv beslutningstid, noe som gjør den bedre egnet for tidlig varsling om brann- og røykhendelser.

I tillegg ble energiforbruket til Jetson Nano evaluert. For å få et presist bilde av energiforbruket, ble ekstra komponenter som tastatur, mus og skjerm utelatt fra oppsettet. Resultatene viste at når detektoren var inaktiv, var strømforbruket 1,24 W, mens det økte til 4,19 W når algoritmen ble kjørt (se tabell 2.9). Denne målingen gir et viktig grunnlag for å vurdere energieffektiviteten i systemet, spesielt når man sammenligner med tidligere studier, som for eksempel en gjennomgang av strømforbruket for CNN-algoritmer på Jetson TX-1 (Oh et al., 2017), der energiforbruket var betydelig høyere (16,8 W). Denne sammenligningen gir viktig innsikt i hvordan forskjellige plattformer håndterer ressursbruk under kjøring av dyp læring-modeller.

Ytterligere ble CPU- og GPU-utnyttelsen i Jetson Nano overvåket under eksperimentene. CPU-en håndterer systemoperasjoner og applikasjoner, mens GPU-en er spesialisert for grafiske operasjoner. I vårt tilfelle viste det seg at GPU-en ble utnyttet 99 %, mens CPU-en hadde en belastning på 53,1 % (se tabell 2.11). Det er viktig å forstå hvordan disse komponentene jobber sammen for å oppnå optimal ytelse, spesielt når det gjelder krevende applikasjoner som sanntids objektdeteksjon.

Videre ble temperaturvariasjonene på både CPU og GPU overvåket under prosesseringen. Resultatene av disse temperaturmålingene er grafisk presentert i figur 2.15, og gir innsikt i hvordan systemet håndterer varmeutviklingen under intensiv bruk. Å forstå termisk ytelse er avgjørende, ettersom høy temperatur kan føre til redusert effektivitet eller skade på komponentene.

I sum viser vår tilnærming hvordan Jetson Nano kan brukes effektivt til sanntids brann- og røykdeteksjon ved hjelp av dyp læring. Systemets ytelse, både når det gjelder hastighet og energieffektivitet, er langt mer gunstig enn tidligere metoder, og gir et solid grunnlag for videre utvikling av smarte overvåkingssystemer.

Hvordan fungerer YOLOv4-tiny for sanntids deteksjon og overvåkning av sosial distansering i termiske bilder?

YOLOv4-tiny representerer en optimalisert variant av YOLOv4-modellen, utviklet spesielt for å møte kravene til sanntidsapplikasjoner på lavkost innebygde systemer, som IoT-enheter. Ved å benytte en kraftig, men samtidig komprimert arkitektur, sikrer denne modellen rask og nøyaktig deteksjon av mennesker i termiske videostrømmer. Kjernen i YOLOv4-tiny er CSPDarknet53-tiny-nettverket, som erstatter den tyngre CSPDarknet53 brukt i den opprinnelige YOLOv4. Denne arkitekturen inkluderer en innovativ CSPBlock-modul som deler funksjonskartet i to deler og integrerer dem med residualforbindelser på tvers av lag, noe som forbedrer gradientflyt og dermed modellens læringsevne.

Aktiveringsfunksjonen LeakyReLU er valgt fremfor Mish for å balansere presisjon og beregningskostnader. Modellen er også utstyrt med en funksjonspyramide (FPN) som kombinerer semantiske og geometriske data på tvers av lag, og dermed styrker evnen til å identifisere objekter i varierende skalaer. Den endelige YOLO-hodet i nettverket genererer tette prediksjoner, inkludert posisjon, størrelse, klasse og konfidensnivå for hver påvist person.

For å gjøre sanntidsovervåkning mulig på rimelige enheter, har man redusert antall konvolusjonslag og YOLO-lag, samt minimert antallet ankerbokser for prediksjon. Batch-normalisering erstatter dropout for å bedre forhindre overtilpasning, og normaliserer inndata ved å definere variansverdier.

Modellen anvendes spesielt for analyse av sosial distansering i termiske videoopptak. Den bruker Euclidsk avstand mellom sentroidene til de oppdagede menneskene for å beregne reell avstand, skalert til omtrent 180 cm (6 fot). Overvåkningen deler avstandene i tre kategorier med visuelle varsler: grønt for trygg avstand, gult som første varsling når avstanden er mellom 5 og 6 fot, og rødt for brudd på sosial distansering når avstanden er 5 fot eller mindre. Dette gir et dynamisk og kontinuerlig system for å vurdere overholdelse av smitteverntiltak uten behov for manuell overvåking.

Et sentralt teknisk aspekt for å forbedre avstandsberegningen er transformasjonen fra et perspektivbilde til et fugleperspektiv, gjennom teknikken kalt reverse perspective mapping (RPM). Perspektivforvrengning i termiske bilder gjør direkte måling mellom objekter utfordrende, spesielt når objektene er i ulik avstand fra kameraet. Ved å omforme bildet til en top-down-visning kan avstandene beregnes presist i meter per piksel. Denne metoden muliggjør fleksibel plassering av kameraer og forbedrer skalerbarheten av overvåkningssystemet, samtidig som nøyaktigheten i overvåkning av sosial distansering økes betydelig.

Treningen av modellen er gjort med omfattende datasett bestående av termiske bilder fra både innendørs og utendørs miljøer, noe som har økt robustheten og presisjonen i deteksjonen. Den utvidede treningen med YOLOv2-arkitekturen har ført til vesentlig forbedret ytelse sammenlignet med tidligere arbeid.

Det er viktig å forstå at denne typen overvåkningsteknologi ikke bare handler om å oppdage mennesker og måle avstander, men også om hvordan slike systemer kan integreres i reelle omgivelser. Implementering krever tilpasning til varierende lys- og temperaturforhold, samt vurdering av personvern og etiske problemstillinger knyttet til overvåkning. Nøyaktigheten i deteksjon og avstandsmåling kan påvirkes av faktorer som kameraets plassering, oppløsning og miljøforhold, noe som understreker betydningen av nøye kalibrering og testing i praktisk bruk.

Videre bidrar bruken av termiske kameraer til å kombinere sosial distanseringsovervåkning med helsemålinger, som for eksempel samtidig måling av hudtemperatur, noe som kan være relevant i pandemisituasjoner. Det skaper muligheter for integrerte systemer som kan reagere på flere parametere for å øke sikkerheten i offentlige rom.

Hvordan kan man effektivt oppdage bag-breakup i bilens eksossystemer og hvorfor er det viktig?

Automobilens eksossystem er et komplekst nettverk av komponenter og delsystemer, hvor hver enkelt spiller en avgjørende rolle for kjøretøyets funksjon. Å oppdage avvik som bag-breakup gir verdifull innsikt i tilstanden og integriteten til eksossystemet, noe som gjør det mulig å iverksette vedlikehold og reparasjoner i forkant av alvorlige feil. Integrasjonen av systemer for å oppdage bag-breakup er også et ledd i bredere initiativer som tar sikte på å øke trafikksikkerheten og redusere antall ulykker. Ved å utruste kjøretøy med avansert sensorteknologi og deteksjonsevner, kan produsenter forbedre eksisterende sikkerhetssystemer som kollisjonsvarsling og filskiftevarsling. Evnen til å oppdage og reagere på potensielle farer i sanntid øker kjøretøyets sikkerhet og pålitelighet, noe som igjen reduserer ulykkesfrekvensen og deres konsekvenser.

Deteksjon av bag-breakup i eksossystemer representerer et skjæringspunkt mellom miljømessig bærekraft, overholdelse av regelverk og trafikksikkerhet. Ved å utnytte avanserte sensorteknologier og intelligente algoritmer kan bilprodusenter proaktivt overvåke og redusere risikoene forbundet med bag-breakup, noe som forbedrer både miljøprestasjon og sikkerhet for kjøretøyene. Med et blikk mot en fremtid preget av autonom mobilitet og bærekraftig transport, kan betydningen av bag-breakup-deteksjon i bilsikkerhet ikke undervurderes.

Utfordringene knyttet til å identifisere bag-breakup er imidlertid betydelige. Dette fenomenet, som innebærer spredning av væskedråper inne i eksosrør, fremstår som en kompleks visuell oppgave for forskere og teknikere. Visuelle mønstre ved bag-breakup er ofte svært lik bakgrunnen de forekommer mot, noe som gjør diskriminering vanskelig sammenlignet med enklere gjenstandsdeteksjon i naturlige bilder. Den begrensede tilgjengeligheten av annoterte datasett for slike spesialiserte domener forverrer problemet. Å annotere bilder med bag-breakup krever ekspertkunnskap og er derfor en krevende og tidkrevende prosess. Denne mangelen på store, godt merkede datasett kompliserer treningen av dype læringsmodeller som brukes for objektgjenkjenning. I tillegg skaper sjeldne fenomener en skjevfordeling i datasettet, noe som kan redusere nøyaktigheten i deteksjonen.

Evaluering av slike modeller er også utfordrende fordi de fleste etablerte evalueringsrammeverk baserer seg på naturlige bilder som PASCAL VOC og COCO, som har egenskaper som avviker sterkt fra vitenskapelige og industrielle bilder. Dette skaper usikkerhet rundt hvor godt moderne objektgjenkjenningsmetoder egner seg for slike spesialiserte anvendelser. Videre er sanntidsbehandling en kritisk faktor ettersom mengden eksperimentelle data, ofte i form av kontinuerlige videostrømmer, er enorm. Dette krever robuste og effektive prosesseringsløsninger for å kunne detektere bag-breakup i praktisk bruk.

For å møte disse utfordringene har forskere begynt å utforske nye metoder og arkitekturer som er spesielt tilpasset disse spesielle domeneegenskapene. Det kan inkludere algoritmer som utnytter kontekstinformasjon over flere sammenhengende bildesekvenser for bedre å fange dynamiske aspekter ved fenomenet, samt utvikling av domene-spesifikke datasett og evalueringsmetoder som gir bedre mål på modellens ytelse. Denne tilnærmingen åpner for mer pålitelig og effektiv identifisering av bag-breakup, noe som igjen muliggjør teknologiske fremskritt innen vitenskap og industri.

I studier av dette fenomenet har to avanserte objektgjenkjenningsmetoder, RetinaNet og YOLOv7, blitt anvendt. Disse metodene har vist seg å kunne tilpasses til de unike egenskapene ved eksperimentelle bilder som viser bag-breakup. En særlig innovasjon har vært å bruke informasjon fra flere påfølgende bildesekvenser for å forbedre deteksjonsnøyaktigheten, noe som kan fange opp tidsavhengige dynamikker som en enkelt ramme ikke fanger.

Datainnsamlingen har omfattet bilder tatt under varierende vindhastigheter, røroppsett og andre parametere for å fange det brede spekteret av dråpespredningsfenomener. Bag-breakup opptrer relativt sjeldent, noe som har gjort manuell gjennomgang av store datamengder både tidkrevende og ressurskrevende. Derfor har automatisert deteksjon basert på dyp læring blitt avgjørende for å håndtere dette.

Fenomenet bag-breakup skjer når væskefilmen utsettes for inertiale krefter fra den omgivende gassfasen, noe som får dråpen til å utvide seg som en ballong før den brytes opp. Å forstå og kunne oppdage denne prosessen er essensielt ikke bare for å overvåke eksossystemets tilstand, men også for å redusere utslipp og forbedre bilens miljøprestasjon.

Det er også viktig å forstå at bag-breakup ikke bare er en teknisk utfordring, men at dens deteksjon har implikasjoner for flere aspekter av moderne bilindustri: fra regelverksoverholdelse til økt trafikksikkerhet og miljøansvar. I tillegg krever denne typen spesialiserte teknologier tett samarbeid mellom fagdisipliner som mekanikk, datateknologi og miljøvitenskap for å utvikle helhetlige løsninger.

Videre bør leseren være oppmerksom på at utviklingen av slike systemer må ta høyde for både tekniske og praktiske begrensninger i virkelige kjøretøy, inkludert kostnader, systemintegrasjon og krav til pålitelighet over tid. Fremtidens løsninger vil sannsynligvis måtte balansere avansert teknologi med brukervennlighet og robusthet i tøffe driftsmiljøer.

Hvorfor bør vi bruke dynamiske kretser i lavtemperaturer?
Hvordan forberede seg til møter og bidra effektivt
Hvordan beregne bøyningsbevegelser for en fast støttet Euler-Bernoulli-bjelke under en konstant belastning
Hvordan sannsynlighet og statistikk er grunnleggende for maskinlæring
Hvordan manipulere med noe som aldri skulle ha eksistert?