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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박소민 (국립안동대학교) 이상훈 (구미전자정보기술원) 이영학 (국립안동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
404 - 407 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

컬러 정보와 YOLOv4를 이용한 불꽃 검출 연구
박소민 ,  이상훈 ,  이영학 Proceedings of KIIT Conference 2022.12 학술대회자료
컬러 정보를 이용한 불꽃 검출 알고리즘 연구
박소민 ,  강승민 ,  이영학 Proceedings of KIIT Conference 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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화재는 초기에 인지되는 것이 중요하며, 영상을 이용한 알고리즘은 처리 속도가 빠르다. 본 논문에서는 두 가지 방법을 활용하여 화재 초기 감지 시스템을 구현하였다. HSV 색상 공간을 활용하여 불꽃을 정확하게 감지할 수 있도록 OpenCV4를 이용하여 실험을 진행하였다. 정확하게 불꽃을 검출하기 위해 HSV 색상 공간의 H의 범위를 트랙바로 조정하여 최적인 임계값을 도출하는 화재감지 시스템을 구현하였다. 그리고 YOLOv4 학습을 통하여 불꽃 및 연기를 판별하는 연구를 진행하였다. 실험결과 YOLOv4를 이용한 딥러닝이 인식 결과는 높게 나타났다. 향우에는 색상과 딥러닝을 복합적으로 운영하는 실험이 필요하다.
#Deep Learning #Fire Detection #OpenCV4 #HSV #RGB #Algorithm #YOLOv4

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 컬러 정보를 이용한 불꽃 검출
Ⅲ. YOLOv4를 이용한 불꽃 검출
IV. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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