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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 111 - 116 (6page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2019
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선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.
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Albregtsen, F. / Statistical Texture Measures Computed from Gray Level Coocurrence Matrices
Gonzalez, R. C. / 2009 / Digital Image Processing :983
Gonzalez, R. C. / 2009 / Digital Image Processing :553~555
Gottuk, D. T. / 2006 / Video Image Fire Detection for Shipboard use / Fire Safety Journal 41(4):321~326
Hong, S. H. / 2009 / A Study on the Fire Detection Technology for Fire Protection of Ships / Proceedings of the 2009 Korea Marine Engineering Conference 6:241~242
Gonzalez, R. C. / 2009 / Digital Image Processing :983
Gonzalez, R. C. / 2009 / Digital Image Processing :553~555
Gottuk, D. T. / 2006 / Video Image Fire Detection for Shipboard use / Fire Safety Journal 41(4):321~326
Hong, S. H. / 2009 / A Study on the Fire Detection Technology for Fire Protection of Ships / Proceedings of the 2009 Korea Marine Engineering Conference 6:241~242
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