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초록·키워드
우리는 산불로 인한 피해로 직, 간접적인 피해를 받고 있는데 피해를 줄이기 위해서는 초기에 산불을 검출하는 것이 중요하다. 기존 산불 검출 방법으로는 촬영 이미지를 영상처리 기술을 통해 감지하거나 센서를 일정 구간별로 설치하여 모니터링하는 방법을 사용했다. 본 논문은 유지비용이 많이 들어가는 기존 방법을 개선하기 위해 객체 탐지 인공지능 기술, YOLO를 사용하여 객체 검출을 하고 인공지능 모델을 통해 나온 검출 결과를 제공하는 시스템 구현을 진행한다. 연구 결과 주요 성능지표인 mAP가 Proposed LFire 0.959, YOLOv5 0.931, YOLOv4 0.943, R-CNN 0.879가 나왔다. 본 논문에서 제안하는 모델인 Proposed LFire가 가장 높은 것을 통해 산불 검출 데이터에 적합한 객체 검출모델로 볼 수 있다. 향후 보편적으로 사용할 수 있는 RGB 채널 산림 이미지 특징에 맞는 이미지 전처리 및 모델 학습을 통해 검출 성능을 높이는 방향으로 연구할 계획이다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-000053663
