yueureka/WildFireDetection
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सैटेलाइट इमेजरी से जंगल की आग का पता लगाने के लिए U-Net आर्किटेक्चर का उपयोग करने वाला एक डीप लर्निंग समाधान।
WildFireDetection जंगल की आग वाले क्षेत्रों के सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए सैटेलाइट डेटा को प्रोसेस करने हेतु एक व्यापक फ्रेमवर्क प्रदान करता है। इसके मूल में U-Net आर्किटेक्चर का उपयोग किया गया है, जो मेडिकल इमेज सेगमेंटेशन के लिए प्रसिद्ध एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क है, जिसे यहाँ जियोस्पेशियल विश्लेषण के लिए अनुकूलित किया गया है। यह रिपॉजिटरी दिखाती है कि Apache Spark और Databricks का उपयोग करके बड़े पैमाने पर सैटेलाइट डेटासेट को कैसे संभालना है, जिससे वितरित प्रशिक्षण और अनुमान वर्कफ़्लो संभव हो सके। मुख्य तकनीकी घटकों में सैटेलाइट इमेजरी के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग स्क्रिप्ट, मॉडल प्रशिक्षण कॉन्फ़िगरेशन और एक Streamlit डैशबोर्ड शामिल है जो उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में डिटेक्शन परिणामों को देखने की अनुमति देता है। Docker के साथ वातावरण को कंटेनरीकृत करके, यह प्रोजेक्ट विभिन्न क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर पुनरुत्पादन और आसान तैनाती सुनिश्चित करता है। यह प्रोजेक्ट महत्वपूर्ण पर्यावरणीय चुनौतियों के लिए कंप्यूटर विज़न को लागू करने का एक व्यावहारिक खाका है।
💡मुख्य बातें
- ├─सेगमेंटेशन के लिए U-Net आर्किटेक्चर
- ├─स्केलेबल Spark और Databricks पाइपलाइन
- └─Streamlit डैशबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन
🎯के लिए
- ├─पर्यावरण डेटा वैज्ञानिक
- ├─जियोस्पेशियल विश्लेषक
- └─क्लाइमेट-टेक डेवलपर्स