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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 782 - 788 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0125
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The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a proper deep learning model and parameters for video-based fire detection were selected through simulations and applied the learning results to the fire detection solution. We compare and analyze the fire detection performance of AlexNet, GoogLeNet, and VGG-16 to select an effective network for detecting flame and smoke. The learning characteristics and the accuracy for flame and smoke dataset are analyzed according to the sizes and strides of convolution kernel. Dataset for training deep learning models is classified into normal, smoke and flame. Normal class images includes images with clouds and foggy. The kernel size is larger and the smaller the stride in kernel characteristics, the higher accuracy for the image dataset for fire detection. In terms of deep learning network structure, the accuracy of VGG-16 is better than that of other networks. We implement a fire detection solution based on Caffe framework that classifies flames and smoke frame from normal frame for the input video. As experiments of fire detection, it is shown that developed solution can be applied fire detection based on video.
목차
Abstract
I. 서론
II. 영상분석 기반 화재 검출
III. 화재 검출을 위한 심층학습 모델 특성 분석
IV. 시뮬레이션 결과 및 검토
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
National Security Agency, Announcement No. 2016-344, “Fire safety policy implementation plan for 2017 in accordance with the 1st basic fire safety policy basic plan (2017~ 2021),” 2017.
H. Hu, G. Wang, and Q. Zhang, “Design wireless multi- sensor fire detection and alarm system based on ARM,” Proc. International Conference on Electronic Measurement & Instruments 2009, Beijing, China, pp. 285-288, Aug. 2009.
H. Hoff, “Using distributed fibre optic sensors for detecting fires and hot oollers on conveyor belts,” Proc. International Conference for Fibre-optic and Photonic Sensors for Industrial and Safety Applications (OFSIS) 2017, Brisbane, QLD, Australia, pp. 70-76, Jan. 2017.
A. Solorzano, J. Fonollosa, L. Fernandez, J. Eichmann, and S. Marco, “Fire detection using a gas sensor array with sensor fusion algorithms,” Proc. International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN) 2017, Montreal, QC, Canadapp, 1-3, May. 2007.
K. Lee, Y. Lee, Y. Shim, Y. Song, S. Han, and C. Kang, “Highly sensitive sensors based on metal-oxide nanocolumns for fire detection,” Journal of Sensors, vol. 17, no. 2, 11p, Feb. 2017.
H. Hu, G. Wang, and Q. Zhang, “Design wireless multi- sensor fire detection and alarm system based on ARM,” Proc. International Conference on Electronic Measurement & Instruments 2009, Beijing, China, pp. 285-288, Aug. 2009.
H. Hoff, “Using distributed fibre optic sensors for detecting fires and hot oollers on conveyor belts,” Proc. International Conference for Fibre-optic and Photonic Sensors for Industrial and Safety Applications (OFSIS) 2017, Brisbane, QLD, Australia, pp. 70-76, Jan. 2017.
A. Solorzano, J. Fonollosa, L. Fernandez, J. Eichmann, and S. Marco, “Fire detection using a gas sensor array with sensor fusion algorithms,” Proc. International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN) 2017, Montreal, QC, Canadapp, 1-3, May. 2007.
K. Lee, Y. Lee, Y. Shim, Y. Song, S. Han, and C. Kang, “Highly sensitive sensors based on metal-oxide nanocolumns for fire detection,” Journal of Sensors, vol. 17, no. 2, 11p, Feb. 2017.
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