합성곱 신경망을 이용한 이미지 기반 화재 감지 시스템의 구현

방상완

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자료유형: 학술저널

저자정보: 방상완

저널정보: 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제12권 제2호

발행연도: 2017.1

수록면: 331 - 336 (6page)

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화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.

#인공지능 #화재탐지 #딥 러닝 #합성곱 신경망 #Artificial Intelligence #Fire Detection #Deep learning #Convolution Neural Network

참고문헌 (12)

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A. L. Maas / 2013 / Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models / Proc. of the 30th Int. Conf. on Machine Learning

B. Toreyina / 2006 / Computer vision based method for real-time fire and flame detection / Pattern Recognition Letters 27 (1) : 49 ~ 58

C. Liu / 2004 / Vision Based Fire Detection / Proc. of the 17th Int. Conf. on Pattern Recognition : 134 ~ 137

D. Zhang / 2009 / Image based forest fire detection using dynamic characteristics with artificial neural networks / Joint Conf. on Artificial Intelligence : 290 ~ 293

T. Celik / 2007 / Fire pixel classification using fuzzy logic and statistical color model / IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing 1 (2) : 1205 ~ 1208

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