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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 709 - 712 (4page)
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The conventional fire detection algorithms use rule-based models and feature vectors in order to detect fire in an image. It is usually difficult to define such rules that needs an expert, which leads to high false-alarm rate. In this paper, we uses a deep learning algorithm based on convolutional neural network (CNN) to extract distinct features found in fire images. Based on YOLO, which is one of the state-of-the-art CNN object detection model, our structure has the ability to perform fire detection and localization in a single model. The proposed method achieves up to 99.0% correct fire detection rate with 7.5% false-alarm rate. The results show much lower false-alarm rate compared to the previous methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 화재 감지 방법
Ⅲ. 컨볼루션 신경망을 이용한 화재 감지
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ.결론
참고문헌
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