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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박경민 (목포해양대학교 해양경찰학부) 배철오 (목포해양대학교 해양경찰학부)
저널정보
해양환경안전학회 해양환경안전학회지 해양환경안전학회지 제25권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
476 - 481 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

합성곱 신경망을 이용한 선박 기관실에서의 화재 검출에 관한 연구
박경민 ,  배철오 해양환경안전학회지 2019.01 학술저널
선박의 기관실에서의 연기 검출을 위한 LBP-GLCM 알고리즘에 관한 연구
박경민 해양환경안전학회지 2019.01 학술저널

2018

LBP-SVM을 이용한 선박 기관실에서의 연기 검출에 관한 연구
박경민 기관공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.
#화재검출 #영상기반 #선박 기관실 #합성곱 신경망 #욜로

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Cho, Y. I. / 2018 / An Efficient Deep Learning Algorithm for Fire and Smoke Detecton with Limited Data / Advanced in Electrical and Computer Engineering 18(4):121~128 google schola Girshick, R. / 2015 / Fast R-CNN / Proceeding of the IEEE International Conference on Computer Vision :1440~1448 google schola Girshick, R. / 2014 / Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation / Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :580~587 google schola Github google schola He, K. / 2016 / Deep Residual learning for Image Recognition / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola

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