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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양승호 (Korea Maritime & Ocean University) 손경락 (Korea Maritime & Ocean University) 정재환 (Korea Maritime & Ocean University) 김현식 (Mattron)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
777 - 784 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

유도형 전력선 통신과 연동된 SSD 기반 화재인식 및 알림 시스템
양승호 ,  손경락 ,  정재환 외 1명 전기전자학회논문지 2019.09 학술저널
객체 인식을 적용한 유도형 전력선 통신 기반 화재 감지 시스템에 관한 연구
양승호 ,  정재환 ,  손경락 한국통신학회 학술대회논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.
#single shot multibox detector(SSD) #faster-RCNN #Deeping learning #power line communication #inductive coupling unit

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 구성과 동작원리
Ⅲ. 화재 인식 모델 및 학습
Ⅳ. 화재인식 및 전력선 통신 실험
Ⅴ. 결론
References

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