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초록

영어

In this paper, we present performance analysis of video smoke detection based on BPN-Network that is using multi-smokefeature, and Neural Network. Conventional smoke detection method consist of simple or mixed functions using color,temporal, spatial characteristics. However, most of all, they don't consider the early fire conditions. In this paper, we analysisthe smoke color and motion characteristics, and revised distinguish the candidate smoke region. Smoke diffusion,transparency and shape features are used for detection stage. Then it apply the BPN-Network (Back-Propagation NeuralNetwork). The simulation results showed 91.31% accuracy and 2.62% of false detection rate.

한국어

본 논문은 컬러 영상에서 색상과 움직임 정보를 이용하여 후보영역을 특정하고 연기의 특성들을 추출하여 신경망을 사용한 검출의성능을 분석하여 제시한다. 기존 연기 검출 알고리즘에서는 연기의 움직임, 색상을 분석하여 후보영역으로 특정하고 그 영역 안에서연기의 여러 특성을 분석 하는 방법을 이용한다. 하지만 대부분 처음 발생하는 연기의 색상조건을 고려하지 않았기 때문에 조기검출에는 적절하지 못하다. 본 논문은 연기의 색상과 움직임의 특성을 분석하여 그에 알맞은 방법을 적용하여 후보영역을 폭넓게결정하고 그 영역 내에서 연기의 확산과 투명성을 인공신경망에 적용시킴으로써 나오는 성능을 분석하였다. 모의실험 결과는91.31%의 검출율과, 2.62%의 오검출율 성능을 확인할 수 있었다

목차

요약
 ABSTRACT
 I. 서론
 II. 연기 검출 알고리즘
  1. 컬러영상의 연기 움직임 분석
  2. 컬러영상의 연기 색상 분석
  3. 후보 영역의 축적
  4. 연기의 확산 특성
  5. 연기의 불규칙한 모양
  6. 연기의 블러링 특성
 III. 실험결과
 IV. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 임재유 [ Jae-Yoo Im | 공주대학교 전기전자제어공학부 ]
• 김원호 [ Won-Ho Kim | 공주대학교 전기전자제어공학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국위성정보통신학회논문지 [Journal of Satellite, Information and Communications]

• 간기

  계간

• pISSN

  2384-3853

• 수록기간

  2006~2017

• 십진분류

  KDC 567 DDC 629