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NTIS 바로가기최근 들어, 안정불감증이 증가하고 있는 시대적 상황으로 인해 화재와 같은 재난 상황에 대비하기 위하여 많은 대형 건물에서 효율적인 재난 상황 관리 시스템이 요구되고 있다. 본 논문은 Two-Stream 기반으로 2개의 네트워크를 사용하여 연기 및 화재를 분류하는 방법을 제안한다. i) 정적인 영상을 입력으로 받아 CBAM이 결합된 ResNet기반의 공간 네트워크의 학습과정을 수행한다. ii) DCP 기법 및 HSV 컬러 모델을 이용하여 연기 및 화재영역을 강조한다. iii) 강조된 영상에 Optical Flow를 적용하여 움직임 특징을 추출하고 시간 네트워크를 통해 학습한다. iv) 공간 네트워크와 시간 네트워크의 결과를 결합하여 최종적으로 연기 및 화재를 분류한다. 제안하는 방법은 ...
In recent years, due to the insensibility of safety, an efficient disaster management system is required in many large buildings to prepare for disaster situations such as fires. This paper proposes a smoke and fire classification method using two networks based on Two-Stream. i) Receive static imag...
저자 | 이재민 |
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학위수여기관 | 中央大學校 尖端映像大學院 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 영상학과 영상공학-디지털이미징 전공 |
지도교수 | 백준기 |
발행연도 | 2020 |
총페이지 | iv, 41장 |
키워드 | 연기 및 화재 분류 딥러닝 공간 네트워크 시간 네트워크 smoke and fire classification deep learning spatial network temporal network |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15509503&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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