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Gaussian 혼합모델을 이용한 영상기반 화재검출 알고리즘
Video Based Fire Detection Algorithm using Gaussian Mixture Model 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.6 no.2, 2011년, pp.206 - 211  

박장식 (경성대학교 전자공학과) ,  김현태 (동의대학교 멀티미디어공학과) ,  유윤식 (동의대학교 부산IT융합부품연구소)

초록
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본 논문에서는 Gaussian 혼합모델을 이용한 영상기반 화재검출 알고리즘을 제안한다. CCTV로부터 입력되는 영상으로부터 배경영상을 추출한 후 입력영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 분리한다. 분리된 전경영상은 배경영상에 대하여 변화가 생긴 후보영역으로 간주하고 후보영역에 대하여 Gaussian 혼합모델 기법을 적용하여 연기 또는 화염의 특성을 갖는 영역을 화재로 인식한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 화재검출 알고리즘이 실내에서의 화염 및 연기를 검출할 수 있음을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a fire detection algorithm based on video processing is proposed. At the first stage, background image extracted from CCTV video input signal, and then foreground image were separated by differencing CCTV input signal from background image. At the second stage, candidated area were ex...

주제어

#색정보   #Gaussian 혼합모델   #연기   #화염   #화재  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서 색정보의 변화를 이용하여 배경과 전경을 분리하여 후보영역을 설정하고 입력영상의 GMM 특징과 훈련을 통하여 획득한 GMM 특징을 비교하여 화염과 연기의 발생여부를 판단한다. 제안한 화재검출 시스템의 성능을 실험을 통하여 확인하였다.
  • 본 논문에서는 오검출을 줄이기 위하여 화염 및 연기 영상의 통계적인 특징을 이용하여 화재를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상기반 화재검출 방법은 영상내에서 프레임간의 변화를 이용하여 화염 및 연기의 후보영역을 선정하고 오검출을 줄이기 위하여 화염과 연기에 대하여 GMM(Gaussian mixed model) 분석[5]을 통하여 각각의 특징적인 분포를 구하고 이를 이용하여 입력영상의 GMM 분포와 비교하여 최종적으로 화염과 연기로 결정한다.
  • 화재를 조기에 검출하여 대응하지 못하면 인적 물적 피해가 심각하게 된다. 습도, 온도 그리고 연기 센서 등 다양한 센서를 이용하여 실내외 화재를 검출하기 위하여 노력하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상기반의 화재검출 방법은 오검출이 무엇에 따라 발생하는가? 영상기반의 화재검출 시스템은 화염과 연기의 색상정보를 이용하는 방법[5]과 동적인 움직임을 이용하여 검출하는 방법[6]이 있다. 영상기반의 화재검출 방법은 유사한 색상을 가지거나 주변 조명환경에 따라서 오검출이 발생한다.
영상기반의 화재검출 시스템에는 무엇이 있는가? 영상기반의 화재검출 시스템은 화염과 연기의 색상정보를 이용하는 방법[5]과 동적인 움직임을 이용하여 검출하는 방법[6]이 있다. 영상기반의 화재검출 방법은 유사한 색상을 가지거나 주변 조명환경에 따라서 오검출이 발생한다.
센서를 이용하여 실내외 화재를 검출하는 방법의 단점은 무엇인가? 센서를 이용한 화재 검출은 첫 번째, 화재에 대한 직관적인 정보가 없기 때문에 오작동이 많으며, 두 번째는 관찰영역 및 범위가 한정적이며, 화재 발생시 즉각적인 상황 전파가 되지 않는다[1].
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참고문헌 (7)

  1. X. L. Zhou, F. X. Yu, Y. C. Wen, Z. M. Lu and G. H. Song, "Early Fire Detection Based on Flame Contours in Video," Information Technology Journal, pp.1-10, Oct. 2010. 

  2. K. Beall, W. Grosshadler and H. Luck, "Smoldering Fire Detection by Image-processing", 12th International Conference on Automatic Fire Detection, pp. 71-78, March, 2001. 

  3. E. D. Breejen, M. Breuers, F. Cremer, R. Kemp, M.Roos, K. Schutte, J. S. de Vries, "Autonomous Forest Fire Detections", International Conference on Forest Fire Research 14th Conference on Fire and Forest Meteorology VOL. II, pp. 2003-2012, Nov., 1998. 

  4. H. Yamagish, J. Yamaguchi, "Fire Flame Detection Algorithm Using a Color Camera", International Symposium on Micromechatronics and Human Science, 1999. 

  5. Healey, G., Slater, D., Lin, T., Drda, B., Goedeke, A.D., 1993. A system for real-time fire detection. In: Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR93), pp. 605-.606. 1993. 

  6. B. U. Toreyin, Y. Dedeoglu, U. Gudukbay and A. E. Cetin, "Computer vision based method for real-time and flame detection", Pattern Recognition Letters, Elsevier, 2005. 

  7. Haque, M., Murshed, M. and Paul, M "On Stable Dynamic Background Generation Technique Using Gaussian Mixture Models for Robust Object Detection", AVSS '08. IEEE Fifth International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, pp. 41-48, 2008. 

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