CNN과 Grad-CAM 기반의 실시간 화재 감지

김영진; 김은경

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저자정보: 김영진 (한국기술교육대학교) 김은경 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제12호

발행연도: 2018.12

수록면: 1,596 - 1,603 (8page)

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화재에 대한 신속한 예측과 경고는 인명 및 재산피해를 최소화시킬 수 있는 필수적인 요소이다. 일반적으로 화재가 발생하면 연기와 화염이 함께 발생하기 때문에 화재 감지 시스템은 연기와 화염을 모두 감지할 필요가 있다. 그러나 대부분의 화재 감지 시스템은 화염 혹은 연기만 감지하며, 화재 감지를 위한 전처리 작업을 추가함에 따라 처리 속도가 느려지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다중 레이블 분류(Multi-labeled Classification)를 지원하는 CNN 모델을 구성해서 화염과 연기를 동시에 예측하고, CNN의 특징을 기반으로 클래스에 대한 위치를 시각화하는 Grad-CAM을 이용해서 실시간으로 화재 상태를 모니터링 할 수 있는 화재 감지 시스템을 구현하였다. 또한, 13개의 화재 동영상을 사용해서 테스트한 결과, 화염과 연기에 대해 각각 98.73%와 95.77%의 정확도를 보였다.

#컨볼루션 신경망 #그레드-캠 #인셉션 레스넷 버전2 #영상 기반 화재 감지 #다중 레이블 분류 #Convolutional Neural Network #Grad-CAM #Inception ResNet V2 #Image-based Fire Detection #Multi-labeled Classification

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[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 20 (11) : 2278 ~ 2324

[학술대회논문] - R. R. Selvaraju / 2017 / Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based Localization / ICCV : 618 ~ 626

[학술대회논문] - T. Çelik / 2007 / Fire and smoke detection without sensors : Image processing based approach / Signal Processing Conference : 1794 ~ 1798

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