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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박소민 (국립안동대학교) 강승민 (네오링스) 이영학 (국립안동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
332 - 335 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

컬러 정보와 YOLOv4를 이용한 불꽃 검출 연구
박소민 ,  이상훈 ,  이영학 Proceedings of KIIT Conference 2022.12 학술대회자료
컬러 정보를 이용한 불꽃 검출 알고리즘 연구
박소민 ,  강승민 ,  이영학 Proceedings of KIIT Conference 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
화재에 있어서 초기 발견과 진압이 중요하기 때문에 화재 초기 감지를 위해 알고리즘으로 영상을 인식하고 검출하는 인공지능 기술을 도입이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 화재 초기 감지를 위해 색상 변환을 수행한 후 불필요한 영역들을 제외시켜 불꽃일 가능성이 높은 영역을 추출하기 위해 OpenCV4를 통한 HSV 색상 모델을 활용하였다. 또한 불꽃을 정확하게 감지하기 위해 HSV 색상 공간에서 최적인 임계값을 도출하였고, RGB 색상 공간과 YCbCr 색상 공간도 함께 비교하며 비교함으로써 화재감지 시스템을 구현해보았다.
#deep learning #fire detection #OpenCV #HSV #RGB #YCbCr #algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. HSV 색상 모델
Ⅲ. OpenCV
Ⅳ. 구현
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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