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학술저널
저자정보
샤지아바툴 (전북대학교 에너지저장변환공학과) 방준호 (전북대학교) 이경윤 (전북대학교 IT응용시스템공학과)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,838 - 1,844 (7page)

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In this paper, the VGG19 algorithm was used by applying the transfer learning for the classification of molten traces of electric fire arc-beads data which is one of the most used models in convolutional neural network(CNN) computer vision tasks. The most essential basis for detecting direct indications of electric fires is the melting traces of wires that occur at the site of an electric fire, depending on the severity and shape of the melting. The proposed VGG19 method was altered and used such that it could detect molten traces, and the molten trace data of the wires required for learning were created in the lab. The final validation accuracy result was 96.31% with validation loss of 0.1169. Through the result of securing such high accuracy, the possibility of using the melting trace detection algorithm to verify the presence or absence of an electric fire was shown.
#VGG19 # CNN # Electric Fire # Arc-beads data

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