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초록

영어

In this paper, we propose a fire image analysis system essential for simulated fire experiments. The system configuration includes an automatic CCTV image analyzer and a digital timer system to synchronize fire progress with other sensors. The automatic image analyzer is based on YOLOv5 deep learning and implemented to learn mainly from flame images that appear mainly in the fire experiment process. In the entire system, deep learning fire image analysis is triggered by a digital timer clock and designed to be synchronized with other sensors. Various image analysis and post-processing improvement experiments were conducted to increase the reliability of the implemented detection system, and reliable flame detection performance was confirmed.

한국어

본 논문에서는 모의 화재 실험에 필수적으로 요구되는 화재 영상 분석 시스템을 제안한다. 시스템 구성은 CCTV 이미지 자동 분석기, 화재 진행을 다른 센서들과 동기화하기 위한 디지털 타이머 체계를 포함한다. 이미 지 자동 분석기는 YOLOv5 딥러닝을 기반으로 진행하며 화재 실험 과정에 주로 나타나는 화염 영상을 중심으로 학습하도록 구현하였다. 전체 시스템에서 딥러닝 화재 영상 분석은 디지털 타이머 클럭으로 트리거되어 다른 센 서들과 동기화되도록 디자인하였다. 구현된 검출 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 다양한 이미지 분석, 후처리 개 선 실험을 진행하였고 신뢰할만한 화염 검출 성능을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 전체 시스템의 구성
4. 장비 구성과 실험
5. 결론
참고문헌

키워드

딥러닝 화염 검출 화재 분석 CNN 영상 분석 디지털 타이머 YOLO 이미지 후처리 Deep Learning Flame Detection Fire Analysis CNN Image Analysis Digital Timer YOLO Image Post-processing

저자

• 권오성 [ Kwon Oh-Sung | 공주교육대학교 컴퓨터교육과 ]

참고문헌

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