• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.91-96
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• 2014

본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.938-940
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• 2017

본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력 영상으로부터 화염을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염은 특정 RGB 좌표계를 가지며 지속해서 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염 검출 알고리즘은 먼저 야외 환경에서 조도의 변화에 관계없이 화염 검출 알고리즘을 적용하기 위해 Color Constancy 알고리즘을 적용한다. 그 후 화염의 RGB 좌표계와 움직임의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 Opponent SURF와 SVM을 통해 최종 화염을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염을 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.89-94
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• 2013

본 논문은 컬러 영상에서 화염검출 시 주기적으로 점멸하는 비화염 물체 검출을 제거하기 위해 웨이블렛 변환을 이용한 화염 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 화염검출 알고리즘에서는 화염의 색상과 시간적인 변화와 공간적인 변화를 분석하고 이들을 조합하여 화염을 판정한다. 하지만 자동차 경광등, 방향지시등과 같이 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 물체를 화염으로 검출하는 문제점이 있다. 본 논문은 주기적으로 점멸하면서 화염과 비슷한 특성을 보이는 비화염 요소의 주기성을 판별하여 오검출을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 화염의 색상과 영상 차분 기법으로 화염 후보영역을 선정하고 선정된 후보영역에 대하여 웨이블렛 변환 계수를 분석하여 주기성을 갖는 오검출 요소를 포함한 비화염 영역을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 모의실험 결과, 주기성을 갖는 비화염 영역을 제거하였고 97.9%의 검출율과 7.3%의 낮은 오검출율 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1547-1556
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• 2009

본 논문에서는 적외선 영상에서 영역확장 및 온라인 분산을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 화염검출 방법은 화염 후보영역을 효과적으로 검출하기 위하여, 먼저 적외선 자기 영상에 높은 임계값을 적용하여 초기 화염영역의 후보영역을 분할하고, 영역확장 방법을 이용하여 유사한 높은 값을 갖는 이웃영역으로 확장시켜 최종후보영역을 검출한다. 분할된 후보영역은 나대지 와 건물같은 비 화염 영역을 포함할 수 있기 때문에, 화염 영역을 검출하기 위하여 분할영역을 시간에 따라 추적하면서, 각 후보영역의 밝기 값의 변화 정도를 추적영역의 분산을 온라인 갱신에 의해 효과적으로 계산하였다. 적외선 영상에서의 실험을 통하여 영영 확장 방법과 온라인 분산에 의한 제안방법이 적외선 영상에서 효율적으로 화염을 검출함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.163-168
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• 2003

현재 사용중인 화염 검출기들은 화염 검출에 있어서의 특정 문제점들을 종종 나타내고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 캠코더로 획득한 이미지를 적절하게 전치리한 후 신경망의 입력으로 사용하여 화염을 검출하였다. 이미지를 이용한 화염검출의 경우 보일러 외부에서 데이터를 획득하기 때문에 내부열에 대한 영향들을 줄일 수 있는 방법으로 현재 적용 중인 센서에 기반한 화염검출 방법과는 구별된다. 그리고 패턴 분류를 위하여 사용한 신경망 모델은 다른 버너의 화염에 의한 유사정보틀을 잘 분류하기 때문에 화염검출기의 부정확한 동작을 줄일 수 있다. 신경망은 각 조건에 대한 특징을 학습하고 학습된 정보를 바탕으로 효율적인 화염검출을 수행한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.68-75
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• 2008

본 논문은 화재를 조기에 검출하기 위하여 칼라 영상처리기법을 이용하여 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염검출방법을 제안한다. 주변 조명과 화염의 RGB 색 분포 분석을 통하여 주변 조명과 화염을 구분할 수 있는 임계값을 설정하여 후보 영역을 검출한다. 화염이 발생 후 연속적으로 변화하기 때문에 화염 영역의 히스토그램 평균값의 차를 이용하여 화염 유사 영역을 제기한다. 검출된 영역이 화염임을 판단하기 위하여 영역 서술자인 밀집도를 계산하여 최종적으로 화염 여부를 판정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 화염을 보다 잘 검출하고 조명 등 주변 환경 변화에 강건함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.382-386
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• 2005

본 논문에서는 주변 조명과 환경의 변화에 대하여 강건한 화염 검출 방법을 제안한다. RGB 색좌표계에서 화염과 조명의 색 특성을 분석하여 주변색과 화염을 분리할 수 있고 조명에 강건한 임계값을 설정한다. 그리고 화염은 발생 후 동적인 변화를 가지므로 평균 히스토그램 차는 조명과 환경 변화에 강건한 화염 검출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 화염 영역 내부의 픽셀 수의 변화를 계산하여 화염을 인지하도록 한다. 실험 결과 제안한 방법은 실시간 처리가 가능하고 조명과 환경 변화에 불구하고 화염 검출 성능이 우수함을 보인다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.27-32
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• 2008

본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력영상으로부터 화염과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염과 연기는 특정 색분포를 가지며 지속적으로 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염검출 알고리즘은 화염의 색분포와 영상 프레임간의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 화염의 움직임벡터를 계산하여 화염을 확정한다. 연기에 의하여 영상의 고주파수 성분이 감소하기 때문에 경계값의 변화는 연기의 중요한 특징이다. 연기검출은 색분포, 영상 프레임간의 변화 그리고 경계를 이용하여 후보영역을 설정하고 움직임 벡터를 계산하여 결정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염과 연기를 검출할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.367-376
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• 2009

본 논문은 적외선 영상에서 Haar 웨이블릿과 이동평균을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Haar 웨이블릿 변환 단계, 화염 후보영역 검출단계, 화염후보영역 추적 및 화염 판단의 3단계로 구성된다. Haar 웨이블릿 변환 단계는 Haar 웨이블릿을 적용하여 입력영상 프레임을 4개의 부영상으로 분할하고, 고주파 영상을 합성하여 에너지를 계산한다. 화염 후보영역 검출단계에서는 저주파영역에서 임계값을 적용하여 높은 밝기 값을 갖는 이진영상을 구한 다음, 연결 알고리즘을 이용하여 초기 화염후보영역의 경계선을 구하고, 영역확장 방법을 이용하여 최종 화염 후보영역을 계산한다. 화염후보영역의 추적 및 화염 판단 단계에서는 화염후보영역의 크기와 고주파 성분 에너지 평균을 계산하고, 큐를 사용하여 추적하면서, 계산된 특징의 이동평균이 변동되는 영역을 화염영역으로 판단한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.33-37
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• 2014

본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.