Fire hazard warning system in IoT environment using parameter optimized deep temporal convolutional network and long short term memory

Md. Mobin Akhtar

doi:10.1016/j.psep.2025.107739

Fire hazard warning system in IoT environment using parameter optimized deep temporal convolutional network and long short term memory

2025-08-19

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Sara Saadeldeen Ibrahim Mohamed

DOI：10.1016/j.psep.2025.107739

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物联网设备用于收集与火灾相关的信息。最初，火焰传感器被用来收集与火焰相关的信息，然后进行清洗和转换。因此，预处理后的数据被输入到一维卷积神经网络（1DCNN）中以提取深层特征。其次，烟雾传感器被用来收集与烟雾相关的信息，然后对其进行数据清洗和转换。输出数据被输入到1DCNN中以提取深层特征。第三，温度相关数据通过温度传感器收集，然后传递到数据预处理和转换。此外，使用1DCNN从这些数据中提取深层特征。火灾预警通过开发的深度学习辅助火灾检测网络提供，其中基于目标特征融合层通过使用从火焰传感器、烟雾传感器和温度传感器提取的深层特征获得。然后，基于目标融合的特征被输入到混合深度学习参数优化（POHDL）中，其中深度时序卷积网络（DTCN）和带有注意力机制的长期短期记忆网络（LSTM）被用于优化，以使用倭黑猩猩优化器的相位和方向概率（PDPBO）来提高检测性能。

Fire hazard warning system in IoT environment using parameter optimized deep temporal convolutional network and long short term memory

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