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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최준선 (Kunsan National Univerity) 주영훈 (Kunsan National Univerity)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
656 - 662 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.4.656

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In this study, we propose fire detection method using CCTV-based flame features and density-based spatial clustering with noise (DBSCAN). To do this, first, the 1st candidate region using the color of the flame image is extracted and the 2nd candidate region using the high-frequency region and background removal is extracted. Next, the extracted 1st candidate region and 2nd candidate region are merged, and the clustering region is extracted using DBSCAN. And then, the method for judging flame and rhinitis through the number of blocks passing through the movement trajectory of the central point of the clustering region extracted using DBSCAN is proposed. Finally, the applicability of the method proposed in this paper is reviewed through experiments in indoor and outdoor environments.
#CCTV #Fire detection #Flame feature #Density-based spatial clustering

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안하는 전체 시스템 블록도
3. 화염의 후보영역 추출
4. 제안한 화염의 인식 방법
5. 실험 및 결과 고찰
6. 결론
References

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