To assign mass values to the data c

To assign mass values to the data collected from sensors, we analyzed their values when a fire occurred. Fig. 4 shows the relationship between the values of temperature and humidity in one of our fire experiments. We observed that this relationship is very similar in all the experiments we conducted. For this reason, we propose the use of historical data from fires to construct a function or a set of functions to relate temperature and humidity values. A set of functions can be constructed to represent a fire at different seasons of the year, at different times of the day, or under different environmental conditions. To assign mass values to the information collected from sensors when a possible fire has taken place, we propose the use of interpolation methods. A larger mass value is assigned as the behavior of the event (sensed data) is similar to a fire event. The use of interpolation methods allows the implementation of algorithms with low computational complexity, which is important in a system for forest fire detection in real-time.

Kết quả (Việt) 1:

Để chỉ định giá trị khối lượng dữ liệu thu thập từ các cảm biến, chúng tôi phân tích giá trị của họ khi một đám cháy xảy ra. Hình 4 cho thấy mối quan hệ giữa các giá trị của nhiệt độ và độ ẩm trong một thí nghiệm lửa của chúng tôi. Chúng tôi quan sát thấy rằng mối quan hệ này là rất tương tự như trong tất cả các thí nghiệm mà chúng tôi tiến hành. Vì lý do này, chúng tôi đề xuất việc sử dụng các dữ liệu lịch sử từ đám cháy để xây dựng một chức năng hoặc một tập hợp các chức năng liên quan đến giá trị nhiệt độ và độ ẩm. Một tập hợp các chức năng có thể được xây dựng để đại diện cho một đám cháy tại mùa khác nhau trong năm, vào các thời điểm khác nhau trong ngày, hoặc dưới điều kiện môi trường khác nhau. Để chỉ định giá trị khối lượng thông tin được thu thập từ cảm biến khi một đám cháy có thể đã diễn ra, chúng tôi đề xuất việc sử dụng các phương pháp nội suy. Một giá trị lớn hơn khối lượng được phân công như hành vi của các sự kiện (cảm nhận dữ liệu) là tương tự như một sự kiện cháy. Sử dụng phương pháp nội suy cho phép thực hiện các thuật toán với thấp độ phức tạp tính toán, đó là quan trọng trong một hệ thống để phát hiện cháy rừng trong thời gian thực.

Kết quả (Việt) 2:

Để gán giá trị khối lượng các dữ liệu thu thập từ các cảm biến, chúng tôi phân tích giá trị của họ khi một đám cháy xảy ra. Hình. 4 cho thấy mối quan hệ giữa các giá trị của nhiệt độ và độ ẩm trong một thí nghiệm lửa của chúng tôi. Chúng tôi quan sát thấy rằng mối quan hệ này là rất giống nhau trong tất cả các thí nghiệm chúng tôi tiến hành. Vì lý do này, chúng tôi đề xuất việc sử dụng các dữ liệu lịch sử từ các đám cháy để xây dựng một chức năng hoặc một tập hợp các chức năng liên quan đến nhiệt độ và độ ẩm giá trị. Một tập hợp các chức năng có thể được xây dựng để đại diện cho một đám cháy tại các mùa khác nhau trong năm, vào các thời điểm khác nhau trong ngày, hoặc trong điều kiện môi trường khác nhau. Để gán giá trị khối lượng thông tin thu thập từ các cảm biến khi một ngọn lửa có thể đã diễn ra, chúng tôi đề xuất việc sử dụng các phương pháp nội suy. Một giá trị khối lượng lớn hơn được phân công như hành vi của các sự kiện (dữ liệu cảm nhận) là tương tự như một sự kiện cháy. Việc sử dụng phương pháp nội suy cho phép thực hiện các thuật toán với độ phức tạp tính toán thấp, đó là quan trọng trong một hệ thống để phát hiện cháy rừng trong thời gian thực.