Since fires in uncontrolled environments pose serious risks to society and individuals, many researchers have been investigating technologies for early detection of fires that occur in everyday life. Recently, with the development of deep learning vision technology, research on fire detection models using neural network backbones such as Transformer and Convolution Natural Network has been actively conducted. Vision-based fire detection systems can solve many problems with physical sensor-based fire detection systems. This paper proposes a fire detection method using the latest YOLOv8, which improves the existing fire detection method. The proposed method develops a system that detects sparks and smoke from input images by training the Yolov8 model using a universal fire detection dataset. We also demonstrate the superiority of the proposed method through experiments by comparing it with existing methods.
Despite the continuous advancement of science and technology, fire accidents continue to occur without decreasing over time, so there is a constant need for a system that can accurately detect fires at an early stage. However, because most existing fire detection systems detect fire in the early stage of combustion when smoke is generated, rapid fire prevention actions may be delayed. Therefore we propose an early fire detection system that can perform early fire detection at a reasonable cost using LSTM, a deep learning model based on multi-gas sensors with high selectivity in the early stage of decomposition rather than the smoke generation stage. This system combines multiple gas sensors to achieve faster detection speeds than traditional sensors. In addition, through window sliding techniques and model light-weighting, the false alarm rate is low while maintaining the same high accuracy as existing deep learning. This shows that the proposed fire early detection system is a meaningful research in the disaster and engineering fields.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.123-126
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2005
Wireless Sensor Networks will revolutionize applications such as environmental monitoring, home automation, and logistics. We developed forest fire surveillance system. In this paper, Considering the fact that in Korea, during November to May, forest fires occur very frequently causing catastrophic damages on the valuable environment, Although exists other forest fire surveillance system such as surveillance camera tower, infrared ray sensor system and satellite system. Preexistence surveillance system can't real-time surveillance, monitoring, database and automatic alarm. But, forest fire surveillance system(FFSS) support above. In this paper, we describes a system development approach for a wireless sensor network based FFSS that is to be used to measure temperature and humidity as well as being fitted with a smoke detector. Such a device can be used as an early warning fire detection system and real-time surveillance in the area of a bush fire or endangered public infrastructure. Once the system has being development, a mesh network topology will be implemented with the chosen sensor node with the aim of developing a sophisticated mesh network.
The conventional fire detection devices are operated after a processed fire phase, which are sensing only a high density of somke level or high temperature heat. They are not so precision to detect a fire in the early phase to protect the facility form the fire. We need to develope a new high precision smoke detection system to keep expensive industrial facilities most reliably form fire. A new optical precision smoke detection system was developed. It monitors very low level density of smoke particles in the air. It is operated continously through many years without a stop or any malfunction. The developed precision smoke detection system will be installed in important industrial facilities, such as power plants, underground common tunnel, main control rooms, computer rooms etc.
기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
This study conducted a study to improve the problems of the existing fire sensor system. In the case of the existing system, it took more than 3 minutes to detect a fire even at a short distance, making it difficult to extinguish the initial fire. In order to improve these problems, in this study, a fire detection system using an infrared thermal imaging camera was studied. The infrared image-based fire detection system is relatively wide and can detect fire over a long distance, so it has the advantage of being applicable to many fire detection systems. As a result of conducting a field test using the fire detection system, a fire that occurred about 2 km ahead was detected within about 10 seconds. Since the fire detection function of this system can detect within 10 seconds from a distance of about 2 km, it was applicable to forest fires that occur frequently in spring and autumn.
최근 여러 요인으로 인해 화재의 발생이 빈번히 발생하고 있으나 화재의 신속한 감지를 못함으로 인해 초기 진압이 불가능하게 되고 이로 인한 피해가 크게 증가하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 화재발생을 신속히 감지하고 적절한 후속초치를 취하게 하는 기법의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 신속하고 정확한 산불감지를 통해 화재로 인한 피해를 최소화 할 수 있게 하는 센서 네트워크 기술 및 무인 항공 기술을 접목한 새로운 형태의 화재 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 광범위한 영역에 설치되는 다수의 연기감지센서가 탑재된 센서 노드들과 이 영역위에서 자유로이 비행하면서 실시간으로 센서 노드에서 계측된 데이터를 수집하는 헬리콥터 및 헬리콥터에 장착되어 화재발생지점의 화상정보를 취득하고 이를 원격의 서버로 데이터를 무선 전승할 수 있는 임베디드 시스템으로 구성된다. 또한 제안된 시스템의 유용성 확인을 위해 제작된 테스트 베드상에서의 실제 적용 실험을 수행하였다.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
본 논문에서는 무선통신(Wi-Fi)을 이용하여 화재 발생을 다수의 사람들에게 알릴 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 연기 불꽃 온도센서로 화재 발생을 감지하고, 감지된 데이터를 무선통신을 이용해 서버로 전송한다. 서버에 있는 데이터를 이용하여 단말기와 화재가 발생한 감지기를 통해 화재 상황을 받는다. 그리고 화재 위치 데이터가 포함되어 신고가 가능하다. 이 시스템에서 단말기 어플리케이션의 푸시 기능으로 감지기로부터 화재 알림을 받아 볼 수 있었고, 감지기 연동 및 SMS 신고를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 인터넷을 이용해 화재와 같은 긴급한 정보를 단말기로 사람들에게 전달할 수 있는 시스템이 실제로 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
Test devices can perform various functions, such as research on detection targets, sensors that detect detection targets, combined products containing sensors, and certification for the launch of combined products. However, the scope of use of test devices is limited because they perform only a single role or could only serve a particular purpose in the past. Therefore, studies on test devices that can perform various functions, such as research on detection targets, sensors that detect detection targets, combined products containing sensors, and certification for the release of combined products are necessary. Accordingly, this study proposes a test device that can increase the scope of use in the technical field of electric fires. In addition, we examine various outcomes of the proposed test device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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