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이미지 생성과 객체 검출모형을 이용한 실험실 화재 유형 분류
Laboratory Fire Type Classification with Image Generation and Object Detection

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.305-308
  • 저자
    안상진, 김범조, 김연우, 손경아
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A433572

원문정보

초록

한국어
실험실에서 발생하는 화재 사고는 인명과 재산 피해 위험이 커 신속한 탐지와 체계적인 대응이 요구된다. 본 논문에서는 실험실에서 발생할 수 있는 다양한 화재 상황에 효율적으로 대처하기 위하여 4종류(일반, 유류, 전기, 금속) 화재 시나리오를 포함하는 이미지 데이터 셋을 구축하고, 객체 검출(YOLOv5) 기반 화재 특징 추출과 트리 기반 의사결정(Random Forest) 모형을 결합한 이미지 기반 실험실 화재 유형 분류 모델을 제시하고 평가한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 문제 정의
3.2. 화재 이미지 생성과 데이터 세트 구축
3.3 YOLOv5[8]를 이용한 화재 특징 추출
3.4. 특징 벡터와 Random Forest 모형[9]을 이용한 화재 분류
4. 실험결과
4.1 실험 환경
4.2 성능 평가
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

화재 분류 재난 대응 이미지 생성 Stable Diffusion YOLOv5 Random Forest

저자

  • 안상진 [ 일반대학원 인공지능학과 아주대학교 ]
  • 김범조 [ 일반대학원 인공지능학과 아주대학교 ]
  • 김연우 [ 자연과학대학 생명과학과 아주대학교 ]
  • 손경아 [ 인공지능학과 아주대학교 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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