[논문]RGB-Depth 카메라 기반의 실내 연기검출

박장식

doi:10.13067/jkiecs.2014.9.2.155

초록
AI-Helper

본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, an algorithm using RGB-depth camera is proposed to detect smoke in interrior. RGB-depth camera, the Kinect provides RGB color image and depth information. The Kinect sensor consists of an infra-red laser emitter, infra-red camera and an RGB camera. A specific pattern of speckles radia...

In this paper, an algorithm using RGB-depth camera is proposed to detect smoke in interrior. RGB-depth camera, the Kinect provides RGB color image and depth information. The Kinect sensor consists of an infra-red laser emitter, infra-red camera and an RGB camera. A specific pattern of speckles radiated from the laser source is projected onto the scene. This pattern is captured by the infra-red camera and is analyzed to get depth information. The distance of each speckle of the specific pattern is measured and the depth of object is estimated. As the depth of object is highly changed, the depth of object plain can not be determined by the Kinect. The depth of smoke can not be determined too because the density of smoke is changed with constant frequency and intensity of infra-red image is varied between each pixels. In this paper, a smoke detection algorithm using characteristics of the Kinect is proposed. The region that the depth information is not determined sets the candidate region of smoke. If the intensity of the candidate region of color image is larger than a threshold, the region is confirmed as smoke region. As results of simulations, it is shown that the proposed method is effective to detect smoke in interior.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 최근 NUI(natural user interface) 실현을 위하여 널리 사용되고 있는 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서 연기를 검출하는 알고리즘 제안한다. 키넥트(Kinect)는 RGB 영상뿐만 아니라 특정한 적외선 점 패턴을 물체에 투영하여 점 패턴의 특성을 분석하여 깊이 정보를 획득한다.
그러나, 연기에 대하여 투영된 적외선 점들이 일정한 패턴을 갖지 못하여 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대하여 키넥트가 깊이를 결정하지 못하는 특성을 활용하여 연기를 검출한다. 키넥트에서의 연기는 색영상에서 흰색, 회색 또는 검은색을 띄고, 깊이 영상에서 깊이 값을 가지지 않는 특징을 가지게 된다.
본 논문에서는 키넥트의 연기에 대한 특성을 이용하여 간단한 연기를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 2 단계로 구성된다.
본 논문은 실내에서 조기 화재 검출을 위하여 RGB-Depth 카메라의 한 종류인 키넥트를 이용하여 연기를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 연기 검출 방법은 키넥트의 깊이를 추정하는 원리를 이용한 것으로 화소의 깊이 추정을 주변 화소와 관계를 이용하는데, 연기의 특성상 화소간의 밝기가 수시로 변화하여 특정한 값으로 설정되지 않아 값을 정할 수 없다.

가설 설정

적외선 카메라에서 기준면까지의 거리를 Z_o에 물체가 존재하고 물체 위에 적외선 반점이 적외선 카메라에의 영상면에 상이 나타난다고 가정한다. 물체가 센서 즉 적외선 카메라 쪽으로 가까이 이동하거나 멀리 이동하면, 변이 d의 변화가 생기게 된다.

제안 방법

NUI기술을 선도하는 RGB-Depth 카메라는 마이크로소프트사의 키넥트 이다. 본 논문에서는 연기검출을 위하여 키넥트를 사용한다. 키넥트의 깊이 정보 획득 원리는 그림 1과 같이 특정한 IR 패턴을 방사하고, 동시에 IR통과필터를 갖춘 CMOS 카메라의 IR영상을 이용한다.
연기 후보영역은 깊이 영상에서 깊이가 결정되지 않은 영역으로 설정하는데 키넥트는 그 값이 0인 영역이다. 그리고, 후보영역에 대한 색영상의 밝기 임계값은 실험적으로 설정하였다.
본 논문은 실내에서 조기 화재 검출을 위하여 RGB-Depth 카메라의 한 종류인 키넥트를 이용하여 연기를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 연기 검출 방법은 키넥트의 깊이를 추정하는 원리를 이용한 것으로 화소의 깊이 추정을 주변 화소와 관계를 이용하는데, 연기의 특성상 화소간의 밝기가 수시로 변화하여 특정한 값으로 설정되지 않아 값을 정할 수 없다. 이러한 원리를 이용하여 깊이 영상에서 값을 결정하지 못한 영역을 연기 영역으로 판정함으로써 실내에서 연기 검출에 활용한다.

데이터처리

제안하는 키넥트를 이용한 연기검출 방법에 대한 성능을 검증하기 위하여 연기 검출 실험을 하였다. 그림 은 키넥트에서부터 약 5.

성능/효과

깊이영상에서 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고 후보 영역에 대한 색영상 특성이 흰색에 범위 내에 있으면 연기 발생을 결정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 실내에서 효과적으로 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
이러한 원리를 이용하여 깊이 영상에서 값을 결정하지 못한 영역을 연기 영역으로 판정함으로써 실내에서 연기 검출에 활용한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 실내에서 연기를 검출하는데 효과적임을 보였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	키넥트로 어떻게 깊이를 추정하는가?	키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다.
	RGB-Depth 카메라는 무엇을 제공하는가?	본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다.
	키넥트로는 어떤 정보를 얻을 수 있는가?	RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다.

참고문헌 (10)

X. Zhou, F. Yu, Y. Wen, Z. Lu, and G. Song, "Early Fire Detection Based on Flame Contours in Video," In Proc. on Information Technology J., 2010, pp. 1-10.
S. Surit and W. Chatwiriya, "Forest Fire Smoke Detection in Video Based on Digital Image Processing Approach with Static and Dynamic Characteristric Analysis," In Proc. on Int. Conf. on Computers, Networks, Systems and Industrial Engineering, 2011, pp. 35-39.
J. Park, H. Kim, and Y. Yu, "Video Based Fire Detection Algorithm Using Gaussian Mixture Model," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 2, 2011, pp. 206-211.
Y. Dedeoglu, B. U. Toreyin, U. Gudukbay, and A. E. Cetin, "Real-time Fire and Flame Detection in Video," In Proc. Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 2, March 18-23, 2005, pp. 669-672.
B. U. Toreyin, Y. Dedeoglu, and A. E. Cetin, "Flame Detection in Video Using Hidden Markov Models," In Proc. Int. Conf. Image Processing, vol. 2, Sept. 11-14, 2005, pp. 1230-1233.
Z. Teng, J. Kim, and D. Kang, "Fire Detection Based on Hidden Markov Models," Int. J. of Control, Automation and Systems, vol. 8, no. 4, 2010, pp. 822-830.

원문보기 상세보기
J.-S. Park, J.-K. Song, and B.-W. Yoon, "Gaussian Mixture Model Based Smoke Detection Algorithm Robust to Lights Variations," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 4, 2012, pp. 733-739.
B. Freedman, "Method and System for Object Reconstrucion," US Patent US 2010/0118123A1
K. Khoshelham and S. O. Elberink, "Accuracy and Resolution of Kinect Depth Data for Indoor Mapping Application," Sensors, 2012, pp. 1437-1454.
K. Khoshelham, "Accuracy Analysis of Kinect Depth Data," Geo Information Science 38(5/W12), 2010, pp. 1-6.

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