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Technology Convergence (TC)

Design and Implementation of Fire Detection System Using New Model Mixing

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 9 Number 4 (2021.12)바로가기
  • 페이지
    pp.260-267
  • 저자
    GaoGao, SangHyun Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A406330

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper, we intend to use a new mixed model of YoloV5 and DeepSort. For fire detection, we want to increase the accuracy by automatically extracting the characteristics of the flame in the image from the training data and using it. In addition, the high false alarm rate, which is a problem of fire detection, is to be solved by using this new mixed model. To confirm the results of this paper, we tested indoors and outdoors, respectively. Looking at the indoor test results, the accuracy of YoloV5 was 75% at 253Frame and 77% at 527Frame, and the YoloV5+DeepSort model showed the same accuracy at 75% at 253 frames and 77% at 527 frames. However, it was confirmed that the smoke and fire detection errors that appeared in YoloV5 disappeared. In addition, as a result of outdoor testing, the YoloV5 model had an accuracy of 75% in detecting fire, but an error in detecting a human face as smoke appeared. However, as a result of applying the YoloV5+DeepSort model, it appeared the same as YoloV5 with an accuracy of 75%, but it was confirmed that the false positive phenomenon disappeared.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RESEARCH METHOD
2.1 YoloV5
3. IMPLEMENTATION
3.1 Design of YoloV5 + DeepSort Mixed Model
3.2 Process of YoloV5 + DeepSort Mixed Model
4. RESULTS OF COMPARATIVE TEST BETWEEN YOLOV5 MODEL AND YOLOV5 +DEEPSORT MODEL
5. CONCLUSION
REFERENCES

키워드

CNN YoloV5 DeepSort Deep Appearance Deseriptor

저자

  • GaoGao [ student., Department of Computer Engineering, Honam University, Korea ]
  • SangHyun Lee [ Associate professor., Department of Computer Engineering, Honam University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT)
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-7202
  • eISSN
    2288-7318
  • 수록기간
    2013~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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