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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 26 - 31 (6page)
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본 논문은 컬러 영상에서 색상과 움직임 정보를 이용하여 후보영역을 특정하고 연기의 특성들을 추출하여 신경망을 사용한 검출의성능을 분석하여 제시한다. 기존 연기 검출 알고리즘에서는 연기의 움직임, 색상을 분석하여 후보영역으로 특정하고 그 영역 안에서연기의 여러 특성을 분석 하는 방법을 이용한다. 하지만 대부분 처음 발생하는 연기의 색상조건을 고려하지 않았기 때문에 조기검출에는 적절하지 못하다. 본 논문은 연기의 색상과 움직임의 특성을 분석하여 그에 알맞은 방법을 적용하여 후보영역을 폭넓게결정하고 그 영역 내에서 연기의 확산과 투명성을 인공신경망에 적용시킴으로써 나오는 성능을 분석하였다. 모의실험 결과는91.31%의 검출율과, 2.62%의 오검출율 성능을 확인할 수 있었다
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참고문헌 (9)
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/ 2013 / Wildfire Smoke Detection Using Computational Intelligence Techniques Enhanced With Synthetic Smoke Plume Generation / IEEE Transactions on systems, man, and cybernet
Ashish A. Narwade / 2013 / Smoke Detection in video for early warning using static and dynamic features / IJRET( International Journal of Research in Engineering and Technolo
Hidenori Maruta / 2010 / A New Approach for Smoke Detection with Texture Analysis and Support Vector Machine / Industrial Electronics (ISIE)
Marin Bugaric / 2014 / Adaptive estimation of visual smoke detection parameters based on spatial data and fire risk index / Computer Vision and Image Understanding 118
R. Gonzalez-Gonzalez / 2010 / Wavelet-Based Smoke Detection in Outdoor Video Sequences / Circuits and Systems (MWSCAS)
Ashish A. Narwade / 2013 / Smoke Detection in video for early warning using static and dynamic features / IJRET( International Journal of Research in Engineering and Technolo
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Marin Bugaric / 2014 / Adaptive estimation of visual smoke detection parameters based on spatial data and fire risk index / Computer Vision and Image Understanding 118
R. Gonzalez-Gonzalez / 2010 / Wavelet-Based Smoke Detection in Outdoor Video Sequences / Circuits and Systems (MWSCAS)
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