불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조

라승탁; 이승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 라승탁 (Hanbat National University) 이승호 (Hanbat National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제1호

발행연도: 2019.3

수록면: 112 - 119 (8page)

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본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 N×N 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 N×N 단위로 분할한다. 네 번째로 N×N 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.

#embedded system #deep learning structure #resource occupancy rate #flame detection time #flame detection rate

참고문헌 (5)

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Su, Kuo L. / 2006 / Automatic fire detection system using adaptive fusion algorithm for fire fighting robot / Systems, Man and Cybernetics, 2006. SMC'06. IEEE International Conference on 2

김재중 / 2018 / Faster R-CNN과 이미지 오그멘테이션 기법을 이용한 화염감지에 관한 연구 / 전기전자학회논문지 22(4):1079~1087

Khan Muhammad / 2018 / Convolutional Neural Networks Based Fire Detection in Surveillance Videos / IEEE Access 6:18174~18183

이희열 / 2017 / 딥러닝을 PC에 적용하기 위한 메모리 최적화에 관한 연구 / 전기전자학회논문지 21(2):136~141

Turgay Çelik / 2009 / Fire detection in video sequences using a generic color model / Fire Safety Journal 44(2):147~158

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