Abstract
This paper discusses a study on developing an artificial intelligence model to detect incidents of fires in distribution switchboard using thermal images. The objective of the research is to preprocess collected thermal images into suitable data for object detection models and design a model capable of determining the occurrence of fires within distribution panels. The study utilizes thermal image data from AI-HUB's industrial complex for training. Two CNN-based deep learning object detection algorithms, namely Faster R-CNN and RetinaNet, are employed to construct models. The paper compares and analyzes these two models, ultimately proposing the optimal model for the task.
본 논문은 열화상 이미지를 활용하여 배전반 화재 발생을 감지하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 연구의 목표는 수집한 열화상 이미지를 전처리하여 객체 탐지 모델에 적합한 데이터로 가공하고, 이를 이용하여 배전반 내 화재 발생 여부를 판단하는 모델을 설계하는 것이다. 연구에서는 AI-HUB의 산업단지 내 학습용 열화상 이미지 데이터를 활용하였으며, CNN 기반 딥러닝 객체 검출 알고리즘 중 대표적인 모델인 Faster R-CNN과 RetinaNet을 사용하여 모델을 구축하고 두 개의 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 제안하고 있다.