A multi-stage process that detects, tracks and classifies thermal events automatically using thermal imaging of the inside of fusion reactors is presented. The process relies on the Cascade R-CNN algorithm for the detection and classification and on the SORT algorithm for the tracking. The process is trained using a dataset of 325 thermal events distributed in seven classes, manually annotated from 20 infrared movies of the inside of the WEST tokamak. This dataset is created using user-friendly annotation tools, based on simple thresholding. The performance of the process is evaluated using modified indicators that emphasize the importance of the detection of the hottest zones of the hot spots. The modified mean average precision on a test dataset establishes at 27%.
核融合炉内部の熱画像を用いて熱事象を自動的に検出・追跡・分類する多段階プロセスを提示する。このプロセスは、検出と分類にはCascade R-CNNアルゴリズムを、追跡にはSORTアルゴリズムを利用する。このプロセスは、WESTトカマクの内部の赤外線動画20本から手動でアノテーションされた、7つのクラスに分類される325件の熱事象からなるデータセットを用いて訓練される。このデータセットは、単純なしきい値処理に基づくユーザーフレンドリーなアノテーションツールを用いて作成される。このプロセスの性能は、ホットスポットの最も高温な領域の検出の重要性を強調する修正指標を用いて評価される。テストデータセットにおける修正平均適合率は27%である。