Abstract
In this paper, we propose a video-based intelligent unmanned fire surveillance system using fuzzy color models. In general, to detect heat or smoke, a separate device is required for a fire surveillance system, this system, however, can be implemented by using widely used CCTV, which does not need separate devices and extra cost. The systems called video-based fire surveillance systems use mainly a method extracting smoke or flame from an input image only. The smoke is difficult to extract at night because of its gray-scale color, and the flame color depends on the temperature, the inflammable, the size of flame, etc, which makes it hard to extract the flame region from the input image. This paper deals with a intelligent fire surveillance system which is robust against the variation of the flame color, especially at night. The proposed system extracts the moving object from the input image, makes a decision whether the object is the flame or not by means of the color obtained by fuzzy color model and the shape obtained by histogram, and issues a fire alarm when the flame is spread. Finally, we verify the efficiency of the proposed system through the experiment of the controlled real fire.
본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.
