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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2015
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센서 기반의 화재감지 방법의 단점을 극복하기 위해 CCTV장치를 활용, 시각적으로 화재감지를 위한 비디오 기반의 화재 감지가 필요하다. 비디오 기반의 화재감지를 위해 알고리즘을 4단계로 구성하였는데, 높은 정확도를 얻을 수 있는 반면 연산량이 많아지는 단점이 있다. 그러나 영상처리는 픽셀간 지역성과 규칙성을 가지고 있어 병렬처리를 했을 때, 높은 성능 향상을 기대할 수 있다. 다수의 코어를 가지고 있는 프로세서 중에서 그래픽처리장치(Graphic Processing Unit, GPU)는 널리 사용되고 있는 상용화된 프로세서이며, CPU에서는 처리하기 힘든 대량의 기하 및 화소 데이터를 병렬처리를 통해 고속으로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 색상 분할, 움직임 영역 감지, 특징 추출, 분류 등 4단계로 이루어진 비디오 기반 화재감지 알고리즘을 구성하였으며, 많은 양의 연산량을 요구하는 화재감지 알고리즘을 GPU 병렬로 동작하는 방법을 제안한다. 또한 GPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 CPU와 실행시간을 비교한다. 실험 결과, 화재영상 SXGA(1400px× 1050px)를 이용하였을 경우 단일 CPU 대비 GPU기반의 화재감지 알고리즘의 실행시간이 약 6.6배 더 높은 성능을 보였다.
다양한 해상도의 비디오를 이용한 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 GPU의 특성을 고려해 구현하였고 성능을 분석하였다. 또한 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 색상 분할, 움직임 영역 감지, 특징 추출, 분류 등 4단계로 이루어진 비디오 기반 화재감지 알고리즘을 구성하였으며, 많은 양의 연산량을 요구하는 화재감지 알고리즘을 GPU 병렬로 동작하는 방법을 제안한다. 또한 GPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 CPU와 실행시간을 비교한다. 실험 결과, 화재영상 SXGA(1400px× 1050px)를 이용하였을 경우 단일 CPU 대비 GPU기반의 화재감지 알고리즘의 실행시간이 약 6.6배 더 높은 성능을 보였다.
다양한 해상도의 비디오를 이용한 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 GPU의 특성을 고려해 구현하였고 성능을 분석하였다. 또한 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
목차
1.서론 11.1 연구의 목적 및 필요성 11.2 논문의 구성 22. GPU 프로세서 구조 및 화재감지 알고리즘 32.1 GPU 프로세서 구조 32.2 화재감지 알고리즘 43. GPU를 이용한 비디오 기반 화재감지 알고리즘 73.1 화재감지 알고리즘의 병렬 구현 73.2 실험환경 및 성능 분석 133.2.1 실험 환경 123.2.1 실행시간 133.2.2 커널별 실행시간 비교 143.3 결론 164. 다양한 해상도의 비디오 기반 실시간 화재감지 알고리즘 174.1 실시간 화재감지 알고리즘 병렬구현 174.3 실험 환경 204.4 성능 분석 224.4.1 실행 시간 224.4.2 픽셀 처리시간 224.4.3 커널별 실행시간 244.5 결론 255. 결론 26참고문헌 27영문요약 30
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