CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지

김영진; 김은경

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영진 (한국기술교육대학교) 김은경 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제9호

발행연도: 2016.9

수록면: 1,649 - 1,656 (8page)

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기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.

#인공지능 #딥 러닝 #영상 기반 화재 감지 #Artificial Intelligence #Convolutional Neural Network #Deep Learning #Image-based fire detection

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[인터넷자원] - Ministry of Public Safety and Security National Fire Data System / / statistics from 2011 to 2015

[학술지(정기간행물)] - T. Celik / 2009 / Fire Detection in Video Sequences Using a Generic color Model / Fire Safety Journal 44 (2) : 147 ~ 158

[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural network / Advances in Neural Information Processing Systems : 1097 ~ 1105

[학술대회논문] - Y. Jia / 2014 / Caffe: An open source convolutional architecture for fast feature embedding / Proceeding of the ACM international Conference on Multimedia : 675 ~ 678

[학술대회논문] - W. B. Horng / 2005 / A new image-based real-time flame detection method using color analysis / Proceeding of the IEEE Networking, Sensing and Control : 100 ~ 105

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