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연기의 통계적 특성을 이용한 실외 화재 감지
Fire Detection in Outdoor Using Statistical Characteristics of Smoke 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.2, 2014년, pp.149 - 154  

김현태 (동의대학교 멀티미디어공학과) ,  박장식 (경성대학교 전자공학과)

초록
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실외에서 영상기반의 화재감지는 시간, 날씨 변화에 따른 조도와 그림자 등에 의하여 성능에 영향을 받는다. 본 논문에서는 주간에 화재감지를 위하여 외부조명 변화에 강건한 배경추정 알고리즘과 결합된 연기검출 방법을 제안한다. 혼합 가우스 모델(mixture Gaussian model)을 배경추정에 적용하고 분리된 후보영역에 대하여 연기의 통계적 특성을 적용하여 연기를 검출한다. 주간 야외에서 획득한 영상에 대하여 제안하는 방법이 실외 연기검출에 유용한 것을 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Detection performance of fire detection in the outdoor depends on weather conditions, the shadow by the movement of the sun, or illumination changes. In this paper, a smoke detection in conjunction with a robust background estimate algorithm to environment change in the outdoor in daytime is propose...

주제어

#혼합 가우스 모델   #통계적 특성   #실외 환경   #연기 검출  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 오검출을 줄이기 위하여 연기영상의 통계적인 특징(statistical characteristics)을 이용하여 화재를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상기반 화재검출 방법은 혼합 가우스 분석(Gaussian mixture analysis)을 통하여 배경(background)을 추정하고 입력영상과 배경영상의 차영상으로부터 후보영역을 설정하고 후보영역의 밝기에 대한 통계적 특성을 분석하고 최종적으로 연기로 결정한다.
  • 본 논문에서는 조도변화, 날씨변화 등 주변 환경 변화에 강건한 통계적 특성을 기반으로 한 배경추정 방법과 연기 영역 내 밝기 값 자체의 통계적 특성을 이용한 실외에서의 연기 검출 방법을 제안하였다. 다양한 실외 환경에서 실험하였으며, 특히 연기가 아닌 다른 움직이는 객체가 동시에 존재하는 상황에서도 서로 구분하여 검출하는 것을 확인할 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
화재감지의 특징은 무엇인가? 화재가 발생하면 인적 물적 피해가 크기 때문에 화재를 예방하는 것이 필요하고, 화재가 발생하면 조기 검출하여 대응하는 것이 필요하다. 화재감지는 실내에 서의 화재 감지를 위하여 광학적 센서를 이용하고 있으나, 야외에서는 센서를 사용하는 것이 어렵다. 최근 야외에서의 화재 감지를 위하여 CCTV카메라를 이용한 영상기반의 화재검출시스템들이 제안되고 있다.
배경추정 방법은 무슨 방법인가? 배경추정 방법(background estimation)은 고정된 카메라로부터 움직이는 물체 검출을 위해 사용되는 방법 이다. 최근 몇 년간 다양한 방법들이 제안되었다[3-6].
최근 제안된 배경추정 방법에는 무엇이 있는가? 최근 몇 년간 다양한 방법들이 제안되었다[3-6]. 대표적인 방법으로 RGA(Running Gaussian Average), KDE(Kernel Density Estimation), MoG (Mixture of Gaussian) 등이 활용되고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. G. Healey, D. Slater, T. Lin, B. Drda, and A. D. Goedeke, "A System for Real-time Fire Detection," Proc. on IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Conf. (CVPR93), 1993, pp. 605-606. 

  2. 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, vol. 27, issue 1, 2006, pp. 49-58. 

    상세보기 crossref

  3. G.-Y. Kim, J.-H. Kim. J.-S. Park, H.-T. Kim, and Y.-S. Yu, "Vehicle Tracking Using Euclidean Distance," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 7, no. 6, 2012, pp. 1293-1299. 

  4. G.-Y. Kim, H.-T. Kim, J.-S. Park, and Y.-S. Yu, "Vehicle Tracking Based on Kalman Filter in Tunnel," Springer ISA 2011, CCIS vol. 200, 2011, pp. 250-256. 

  5. H.-T. Kim, K.-H. Lee, J.-S. P, and Y.-S. Yu, "Vehicle Detection in Tunnel using Gaussian Mixture Model and Mathematical MorphologicalProcessing," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 7, no. 5, 2012, pp. 967-974. 

  6. K.-S. Park and H.-T. Kim, "A Study for Video-based Vehicle Surveillance on Outdoor Road," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Science, vol. 8, no. 11, 2013, pp. 1647-1653. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. M. Piccardi, "Background Subtraction Techniques a Review," Proc. on 2004 IEEE Int. Conf. on Systems, Man and Cybernetics, 2004, pp. 3099-3104. 

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