인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 연구는 시계열 기반 동역학 분석을 활용하여 오탐지를 개선한 실시간 화재 감지 시스템을 제안한다. 기존의 카메라 기반 딥러닝 화재 감지 모델은 조명, 반사광, 정적 발광체 등에 의해 높은 오탐지율을 보인다. 이를 해결하기 위해 제안된 알고리즘은 객체 인식 모델(YOLOv8-m)의 바운딩박스 좌표 변화를 시계열적으로 분석하여 실제 화재와 비화재 객체를 구분한다. 초기 10프레임의 평균 좌표를 기준 박스로 설정하고, 이후 30프레임 주기로 비교하여 윗변 또는 측면의 수직 변동이 2% 이상일 경우 화재로, 밑변이 수평으로 안정된 경우 오탐지로 판단한다. 실험 결과, 제안 시스템은 실시간 처리 성능을 유지하면서 2초 이내의 판단이 가능하였고, 기존 대비 오탐지율을 크게 낮추었다. 본 연구는 추가 센서 없이 기존 RGB 영상만으로도 신뢰성 높은 화재 감지 시스템을 구현할 수 있음을 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095631891
