To automatically determine blockage

To automatically determine blockage levels at buildings, a
system that fuses data from multiple sensors and video camera was proposed. A prototype was developed and
tested on an experimental model of a pilot building's hallway, A series of damage tests were conducted on the
hallway model and recorded by the sensors and the video camera. Individual performances of sensors and
video camera were evaluated, and a decision tree method was used to fuse sensor and video camera data for estimating the level of blockage in the hallway for different damage combinations applied on building components.
The results demonstrated the technical feasibility of the proposed system and the findings of the decision tree
highlight that by using less number of sensors, a cost-effective configuration can be achieved. The estimated
blockage information can be used to create a topological map of the damaged building, indicating safe paths
toward available unblocked exits.

Kết quả (Việt) 2:

Để tự động xác định mức độ tắc nghẽn tại các tòa nhà, một
hệ thống cầu chì dữ liệu từ nhiều cảm biến và camera video đã được đề xuất. Một nguyên mẫu đã được phát triển và
thử nghiệm trên một mô hình thử nghiệm của hành lang một tòa nhà của phi công, Một loạt các bài kiểm tra thiệt hại được thực hiện trên
mô hình hành lang và ghi lại bởi các cảm biến và camera video. Màn trình diễn cá nhân của cảm biến và
camera video được đánh giá, và một phương pháp cây quyết định đã được sử dụng để kết hợp cảm biến và camera video dữ liệu để ước lượng mức độ tắc nghẽn trong các hành lang cho các kết hợp khác nhau thiệt hại áp dụng trên các thành phần xây dựng.
Kết quả cho thấy tính khả thi kỹ thuật của Hệ thống được đề xuất và những phát hiện của cây quyết định
làm nổi bật bằng cách sử dụng ít số cảm biến, một cấu hình hiệu quả có thể đạt được. Các ước tính
tắc nghẽn thông tin có thể được sử dụng để tạo ra một bản đồ topo của tòa nhà bị hư hại, chỉ ra con đường an toàn
về phía lối ra khi bị chặn sẵn.