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적외선 영상의 화염 검출을 위한 최적 문턱치 분석
Analysis on Optimal Threshold Value for Infrared Video Flame Detection 원문보기

통신위성우주산업연구회논문지 = The Journal of Korea Society of Communication and Sapce Technology, v.8 no.4, 2013년, pp.100 - 104  

정수영 (공주대학교 전기전자제어공학부) ,  김원호 (공주대학교 전기전자제어공학부)

초록
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본 논문은 열영상 기반의 화염 검출을 위한 기존의 문턱치 설정 기법들을 분석하고 최적 문턱치 설정 방안을 제시한다. 기존의 열영상 기반의 화염검출 알고리즘들은 보통 고정 문턱치를 이용하여 화염 후보영역을 추출하고 후처리를 통해 화염 검출을 최종 판정하므로 화염 후보영역의 결정 과정은 최종 화재 검출 결과에 많은 영향을 준다. 따라서 카메라의 종류나 운영 환경에 따라 입력 영상의 대비와 밝기의 변화가 발생하기 때문에 화염 검출 문턱치는 입력영상의 특성에 연동하여 설정되어져야 한다. 따라서 최적 문턱치 설정 방안을 제시하기 위해 고정 명암도, 평균값, 표준편차 및 최대값을 이용한 문턱치 설정 기법들을 비교 분석하였다. 결론적으로 최적 문턱치는 평균과 표준편차의 합보다 크며 최대값 보다는 작은 값으로 설정 한다면 화염 검출 정확도가 기존 고정 문턱치 방식에 비해 크게 개선될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we present an optimal threshold setting method for flame detection of infrared thermal image. Conventional infrared flame detection methods used fixed intensity threshold to segment candidate flame regions and further processing is performed to decide correct flame detection. So flame...

주제어

#Infrared Video Surveillance   #Flame Detection   #Optimal Threshold   #Infrared Image Processing   #Digital signal processing  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 강인한 화염 검출 알고리즘에 적용하기 위한 최적 문턱치 도출을 위한 기법들을 비교분석하고 적용 가능한 파라미터와 기법을 제시한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상 처리 기반의 산불 감시 방법 중 적외선 열 영상을 이용하는 방법의 단점은 무엇인가? [1]-[5] 적외선 열 영상은 각 물체로부터 방사되는 열에너지의 세기를 명암으로 영상에 나타나기 때문에 컬러 영상과 다르게 밤에도 감시가 가능하며 명암 정보 하나이기 때문에 연산량에서도 유리하다. 하지만 적외선 열 영상 카메라의 가격이 컬러 카메라에 비해 상당히 비싸다는 단점이 있다. [6]-[9]
영상 처리 기반의 산불 감시 방법 중 컬러 영상을 이용하는 방법의 단점은 무엇인가? 컬러 영상을 이용하는 방법은 사물에 색상 정보를 이용하고 시간과 공간상의 특성을 분석하여 화염 또는 연기를 검출한다. 하지만 RGB, YCbCr, HSV 등 검출에 사용하는 색상 공간 모델의 각 색상 채널을 분석해야 하기 때문에 많은 연산량을 갖는다. 또한 광원이 없는 밤의 경우 영상 획득이 어려워 색상 분석을 통한 검출이 어렵다. [1]-[5] 적외선 열 영상은 각 물체로부터 방사되는 열에너지의 세기를 명암으로 영상에 나타나기 때문에 컬러 영상과 다르게 밤에도 감시가 가능하며 명암 정보 하나이기 때문에 연산량에서도 유리하다.
영상 처리 기반의 산불 감시 방법은 어떻게 분류할 수 있는가? 영상 처리 기반의 산불 감시 방법으로는 컬러 영상과 적외선 열 영상을 이용하는 방법 두 가지로 분류 할 수 있다. 컬러 영상을 이용하는 방법은 사물에 색상 정보를 이용하고 시간과 공간상의 특성을 분석하여 화염 또는 연기를 검출한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. Phillips, W., III; Shah, M.; Da Vitoria Lobo, N., "Flame recognition in video," Proceedings of IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, pp.224-229, 2000. 

  2. Liqiang Wang; Mao Ye; Yuanxiang Zhu, "A hybrid fire detection using Hidden Markov Model and luminance map," Proceedings of International Conference on Medical Image Analysis and Clinical Applications (MIACA), vol., no., pp.118,122, 10-13 June 2010. 

  3. Budi, W.T.A.; Suwardi, I.S., "Fire alarm system based-on video processing," Proceedings of International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICEEI), vol., no., pp.1,7, 17-19 July 2011. 

  4. Turgay Celik, Hasan Demirel, "Fire detection in video sequences using a generic color model", Fire Safety Journal, Volume 44, Issue 2, February 2009. 

  5. T.Celik, H.Demirel, H.Ozkaramanli, "Automatic fire detection in video sequences", Proceedings of European SignalProcessing Conference (EUSIPCO), Florence, Italy, September 2006. 

  6. Arrue, B.C.; Ollero, A.; Matinez de Dios, J.R., "An intelligent system for false alarm reduction in infrared forest-fire detection", IEEE Intelligent Systems and their Applications, vol.15, no.3, pp.64,73, May 2000. 

    상세보기

  7. A. Ollero, B.C. Arrue, J.R. Martinez, J.J. Murillo, "Techniques for reducing false alarms in infrared forest-fire automatic detection systems", Control Engineering Practice, Volume 7, Issue 1, January 1999. 

  8. Bosch, I.; Gomez, S.; Vergara, L.; Moragues, J., "Infrared image processing and its application to forest fire surveillance," Proceedings of IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, Sept. 2007. 

  9. Bosch, I.; Gomez, S.; Vergara, L., "Automatic Forest Surveillance Based on Infrared Sensors," Proceedings of International Conference on Sensor Technologies and Applications, Oct. 2007. 

  10. Linkai Chen; Pinwei Zhu; Guangping Zhu, "Moving objects detection based on background subtraction combined with consecutive frames subtraction," Proceedings of International Conference on Future Information Technology and Management Engineering (FITME), Oct. 2010. 

  11. Yongquan Xia; Weili Li; Shaohui Ning, "Moving Object Detection Algorithm Based on Variance Analysis," Proceedings of International Workshop on Computer Science and Engineering, Oct. 2009. 

  12. Ying Shi; Shu Cheng; Shuhai Quan; Jie Chen; Di Chen, "Moving objects detection by Gaussian Mixture Model: A comparative analysis," Proceedings of International Conference on Electrical and Control Engineering (ICECE), Sept. 2011. 

  13. Jianchao Zeng; Sayedelahl, A.; Chouikha, M.F.; Gilmore, E.T.; Frazier, P.D., "Human detection in non-urban environment using infrared images," Proceedings of International Conference on Information, Communications & Signal Processing, Dec. 2007. 

  14. Fengliang Xu; Xia Liu; Fujimura, K., "Pedestrian detection and tracking with night vision," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.6, no.1, pp.63-71, March 2005. 

    상세보기 crossref

  15. Walczyk, Robert; Armitage, Alistair; Binnie, T. David, "FPGA implementation of hot spot detection in Infrared video," Proceedings of IET Signals and Systems Conference (ISSC), pp.233-238, 23-24 June 2010. 

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