YOLO v11을 활용한 화재 감지에 관한 연구

• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김서영 황영욱 김상태
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2024 추계학술대회논문집, 86~87쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.11.14

국문 초록

대형선의 화물창, 거주구 및 기관실 화재는 화재 탐지기가 있어 화재 탐지가 가능하나, 갑판 상의 화재 사실은 시각에 의존할 수밖에 없다. 실시간 객체탐지를 위해 개발된 딥러닝 기반 알고리즘인 YOLO를 이용하여 화재를 탐지하려 하였다. Fire_Smoke_Detection Dataset을 이용하여 사전 학습하였으며, 자동차나 오토바이의 초기 화재 발생 시 화재를 탐지할 수 있었다. 카데크가 있는 자동차선, 여객선에 활용할 수 있다. 자동차의 후면 브레이크 등의 빨간색과 구명부환과 같은 오렌지 색깔의 물체를 화재로 인식할 수가 있었다. 선박 데크에서 실시한 실외 화재는 인식이 잘되지 않았다. 안전을 위하여 불꽃의 크기가 상대적으로 작은 것도 원인이었으나 한낮에 실험을 시행하였기 때문에 불꽃색이 야간이나 실내처럼 확실한 색이 아니었을 것으로 추측한다.

키워드

화재탐지 YOLO 객체탐지 선박화재