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학술저널
저자정보
뉴옌 만 둥 (공주대학교) 노승환 (공주대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제7호
발행연도
2017.7
수록면
1,370 - 1,379 (10page)
DOI
10.7840/kics.2017.42.7.1370

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화재는 신체 상해 및 재산상 손해를 초래하는 치명적인 사고이다. 따라서 신속한 화재 탐지 및 경고는 화재 피해를 줄이는 가장 좋은 방법이다. 조기 화재 발생에서 연기를 감지하는 것은 화재 경보 시스템에서 가장 중요한 단서이다. 본 논문에서는 카메라 감시 시스템과 영상 처리 기술에 의한 자동 연기 감지 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘에서는 연기를 감지하고 움직이는 물체로 추적 한 다음 컨볼루션 신경 회로망(CNN : Convolutional Neural Network)을 사용한 캐스케이드(cascade) 분류 모델을 사용하여 연기와 연기가 없는 물체를 구분한다. 본 연구의 결과는 기존의 연구와 비교했을 때 잘못된 경보를 줄이는 것뿐만 아니라 연기를 탐지하는데 좋은 결과를 보여준다.
#smoke detection #deep learning #CNN(Convolutional Neural Network) #Alexnet CNN #GMM

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 개요 및 관련 연구
Ⅱ. 비디오 기반의 연기 감지
Ⅲ. 테스트 및 평가
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
C. Stauffer and W. E. L. Grimson, “Adaptive background mixture models for real-time tracking,” IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vision and Pattern Recognition, vol. 2, 1999. T. X. Tung and J.-M. Kim, “An effective four-stage smoke-detection algorithm using video images for early fire-alarm systems,” Fire Safety J., vol. 46, no. 5, pp. 276-282, Jul. 2011. W. Zheng, W. Xingang, A. Wenchuan, and C. Jianfeng, “Target-tracking based early fire smoke detection in video,” ICIG ‘09, pp. 172-176, Sept. 2009. B. U. Toreyin, Y. Dedeoglu, and A. Enis Cetin, “Contour based smoke detection in video using wavelets,” 14th Eur. Signal Process. Conf., pp. 1-5, Sept. 2006. C.-Y. Lee, C.-T. Lin, C.-T. Hong, and M.-T. Su, “Smoke detection using spatial and temporal analysis,” Int. J. Innovative Comput., Inf. and Contr., vol. 8, no. 7(A), Jul. 2012.

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