화재 위치 산정기술 향상을 위한 CCTV 지도 작성 방안에 관한 연구

• 영문명: CCTV Map Creation Method for Improving Fire Location Estimation
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 강경신(Kyeongsin Kang) 권오성(Ohsung Kwon) 조완호(Wanho Cho) 채승언(Seungun Chae) 유지선(Jisun You)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』24권1호, 41~47쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.02.29

국문 초록

일반적으로 기존 CCTV를 이용한 화재 검출은 설치된 카메라에 분석 프로그램을 적용하여 이미지를 검출하는 방식이지만, 공간 내 구체적인 화재 발생 위치를 특정하기 어렵고 동일 화재가 서로 다른 카메라에 감지되었을 경우 서로 다른 화재로 인지될 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 복수의 카메라로부터 입력된 이미지의 중첩 영역을 중심으로 화재 발생 위치와 형태 등을 자동으로 검출하는 방법을 제안하였다. 그 결과 검출 대상인 화재와 연기 그리고 이동형 객체인 사람을 대상으로 공간(감시 구역) 기초 지도를 구축하고, 이동형 객체에 위치를 인식하여 인덱스를 부여하는 방식으로 공간의 동기화를 구현할 수 있었다. 또한 화재 위치를 산정한 알고리즘을 구축하고 카메라별로 공간지도를 교차하여 공통의 인덱스를 추출하는 방식으로 화재 위치를 특정할 수 있었다.

영문 초록

Fire detection using existing CCTV cameras is a method of detecting images by applying an analysis program to the installed cameras. However, it is difficult to determine the specific location of a fire in a space, and if the same fire is detected by different cameras, it may be recognized as a different fire. To solve this problem, we developed a method for automatically detecting the location and shape of a fire according to the overlapping area of images from multiple cameras. A basic map of the space (monitoring area) was constructed for the fire, smoke, and people, who are considered mobile objects to be detected. Spatial synchronization was achieved by recognizing the location of a moving object and assigning an index to it. Additionally, we developed an algorithm that calculates the location of the fire, and the location of the fire could be specified by crossing the spatial map for each camera to extract a common index.

목차

1. 서 론

2. 선행 연구 고찰

3. 화재 위치 산정 알고리즘을 위한 기초 지도 작성

4. 실험 결과

5. 결 론

감사의글

Reference

키워드

화재 위치 화재 검출 딥러닝(YOLO) 알고리즘 CCTV Fire Location Fire Detection Deep Learning (YOLO) Algorithm