초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

최근 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 ...

최근 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 화재 경보 시스템 또는 지능형 감시 시스템 등에 활용이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper

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...

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 image as input and perform learning process of ResNet based spatial network combined with CBAM. ii) Emphasize smoke and fire areas using DCP technique and HSV color model. iii) Applying Optical Flow to the highlighted image, extracting motion features and learning through temporal network. iv) Finally, merge the results of the spatial and temporal networks to detect smoke and fire. The proposed method can be used for fire alarm system or intelligent monitoring system.

주제어