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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤지 (Kangwon National University) 조현종 (Kangwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제3호
발행연도
2020.3
수록면
474 - 479 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.3.474

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To avoid the large scale of damage of fire occurred, it is necessary to have a system to detect the incident as soon as possible. Traditional sensors and vision based systems for fire detection is limited in indoors and need more computational time and memory, restricting its implementation. In this paper, we propose a video-based fire detection system using deep learning to solve these problems. To run real-time detection in video stream, the activity detection is performed within a single image frame and makes prediction with a single network evaluation. The object detection algorithm we applied can tell the location as well as the presence of fire. It allows us to analyze the cause of the fire through video and monitor extensive areas efficiently. The results of the proposed system showed 99% precision, 99% accuracy and 100% recall. Experimental results show that the proposed method has excellent fire detection performance.

목차

Abstract
1. 서론
2. 딥러닝을 이용한 화재 검출
3. 화재 검출 모델 학습 및 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (14)

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