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딥러닝 기반의 합성곱 신경망을 이용한 화염 및 연기 감지 알고리즘에 관한 연구
A Study on Flame and Smoke Detection Algorithm Using Convolutional Neural Network Based on Deep Learning
- 류진규;
- 곽동걸
초록
2017년 제천 스포츠센터 화재와 2018년 밀양 세종병원 화재 등 최근 들어 대형화재의 발생이 증가하고 있는 추세이다. 따라서기존의 화재감지 기법보다 진보된 새로운 화재감지 기법의 필요성이 절실하다. 이에 본 연구에서는 영상전처리를 통해 영상내에서 관심영역을 검출하고 해당 관심영역에 대해 화재 여부를 딥러닝 기반의 합성곱 신경망을 통해 추론하게 된다. 이때데이터셋은 화염, 연기 뿐만 아니라 기존방법으로는 영상 내에서 객체검출의 어려움이 있는 연무형태의 실내 연기 형성여부 또한 검출할 수 있도록 연무데이터셋을 추가하여 학습을 진행하였고, 평가결과 평균 92.3%의 정확도와 93.5%의 정밀도로화재를 검출할 수 있었다.
키워드
딥러닝; 기계학습; 영상전처리; 합성곱신경망; 감지기; 객체검출; Deeplearning; Machinelearning; Image Pre-processing; Convolutional Neural Network; Fire Detector; Object Detection
- 제목
- 딥러닝 기반의 합성곱 신경망을 이용한 화염 및 연기 감지 알고리즘에 관한 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on Flame and Smoke Detection Algorithm Using Convolutional Neural Network Based on Deep Learning
- 저자
- 류진규; 곽동걸
- 발행일
- 2020-02
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국방재학회논문집
- 권
- 20
- 호
- 1
- 페이지
- 223 ~ 232
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국방재학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 10 페이지
- ISSN
- E 2287-6723
P 1738-2424