선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 또한 화재 방재 센터를 원거리에서도 운용할 수 있도록 모바일 통신(8)을 부여하여, 원거리에서의 화재 인식 및 미연에 화재를 막을 수 있도록 화재 경보를 알림, 인명피해 축소를 위해 화재를 효과적으로 판단할 수 있도록 하는 기능들이 탑재되도록 한다. 마지막으로 그동안의 영상 내에서 화염 부위를 분할하고 인식하는 알고리즘들은 주변의 불빛이나 다양한 잡음들에 의하여 오인식될 확률이 높았으나 본 연구에서는 영상을 hue saturation intensity (HSI) 변환하고 요소별로 화재 영역의 색상, 명도 채도가 일반적인 빛의 그것과는 다르다는 점에 착안한 알고리즘을 제안하여, 화재영역을 추출하고 인식하는 확률을 높이고자 한다.
- 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고 스마트 기능을 탑재하여 효율적인 화재감지 및 더 나아가 효과적인 화재 진압에 도움을 줄 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 CCD 카메라와 달리 유무선 TCP/IP 기능이 탑재되고 해상도가 고해상도 수준으로 향상된 CCD 카메라를 활용(7)하여 화재 영역 인식률을 크게 높이고자 하며, Pan/ Tilt 기능을 활용하여 실제 화재가 발생한 곳을 보여줄 수 있도록 할 것이다.
- 최근 방범 및 보안, 화재감시 목적으로 CCD 카메라가 많이 사용되고 있고, 특히 유무선 TCP/IP 기능과 Pan/Tilt 기능이 탑재된 CCD 카메라의 수요가 높아지고 있으며, 본 논문에서는 이 CCD 카메라를 이용하여 화재 발생 사실을 인지하고 모바일을 활용하여 원거리에서 적절하게 대응할 수 있는 스마트 화재 인식 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템을 구현하기 위하여 본 연구에서는 영상의 HSI변환을 통하여 화재 발생 위치 검출 방법을 제안하였고, Pan/Tilt 기능과 스마트 모바일 기능을 연계하여 화재 발생 장소가 아닌 원거리에서도 화재를 인지하고 대응하는 시스템을 구성할 수 있도록 하였으며, 화재영상에 대한 인식과 추적 실험을 수행하였다.
- Figure 13은 주간 화재동영상 6개중에서 하나와 야간 화재 동영상 4개중에서 하나를 나타낸 것이다. 화재영상 인식 실험은 실제 화재를 발생시키거나 그와 유사한 어느 규모 이상의 화재를 발생시켜서 실험을 하는 것이 정상이나, 본 실험에서는 이미 크게 발생한 화재를 인식하는 것이 목적이 아니고, 화재 발생 초기에 빠르게 그 사실을 인지하고 적절하게 대응하기 위한 실험으로, 작은 크기의 화염에 대해서만 실험을 하였다. 실험에 사용한 화재동영상은 야간 화재 동영상 4개, 주간 화재 동영상 6개를 실험하였으며, 모두 완벽하게 화재발생 위치를 검출하고 추적하였다.
가설 설정
- 입력된 영상으로부터 화재 발생 사실을 인지하고, 화재 영역을 HSI 변환을 통해 화재 인식 알고리즘을 적용하여 화재가 발생한 영역이 존재한다면 이 영역을 우선 2진영상으로 추출하여야 한다. 실험환경은 인위적으로 화재를 일으킬 수 없으므로 화재 발생 초기에 해당하는 상황을 연출하기 위하여 여러개의 초를 뭉쳐서 화재 초기 발생상태로 가정하였다. 화재가 이미 크게 번진 상태에서는 화재 인식을 해도 의미가 없으므로 가능한한 화재 발생 초기를 인지하여 적절히 대응할 수 있도록 하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.