화재검출을 위한 패턴 학습 알고리즘의 개발

Abstract

기존의 화재 감지 시스템은 광전소자나 유전체 기반의 연기 감지 센서에 의존해 왔으나, 센서의 고장과 오동작으로 인한 오보의 문제점을 개선할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 영상처리를 기반으로 하는 화재 패턴 인식 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법은 윤곽선 추출 단계에서 실내 조도의 영향에 대하여 고려하지 않아 불꽃 영역 검출 시 예외 상황이 존재하지만, 제안 방법에서는 메디안 필터링을 적용하여 이를 해결하였다. 또한 기존 방법에서는 불꽃의 진위여부 판단을 위해 관찰에 의한 임계 치를 사용하였으나, 제안 방법에서는 SVM 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰다. 제안 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 팬틸트 상에 CCD 카메라를 장착하고 네트워크를 통하여 서버 시스템에 영상을 전송하는 시스템을 제작하여 실험하였다. 총 불 윤곽선 14개의 학습용 데이터를 학습한 다음, 21개의 실제 입력 데이터를 적용한 결과, 영상 기준으로는 100%, 개별 윤곽선 기준으로 62%의 검출률을 구하였다.