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.
본 논문에서는 화재 감지 센서(UV TRON R2868)와 센서 구동 회로를 이용하여 일반 교류 전원을 스위칭할 수 있는 장치를 제안하고 이를 구현하였다. 구성된 전원 구동 회로의 해석을 위해서 OrCAD 프로그램을 사용하였고, 이를 실제 구동 회로 세트에 부가하여 구성한 후 실험하였다. 실험 결과 주어진 환경에서 불꽃이나 화염만을 감지하여 경보해 주는 특성을 비교적 안정적으로 수행하였으며, 그 결과는 불꽃이나 화염을 감지 후 경보를 필요로 하는 실제적인 활용 분야에 적용할 경우 회로설계의 자료에 참조 할 수 있으리라 사료된다. 이 결과를 바탕으로 화재 감지 센서와 구동 회로를 이용한 전원 개폐 장치의 동작이 실제로 활용 가능함을 검증할 수 있었다.
전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
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.
대부분을 수입에 의존하고 있는 연료의 연소효율 증대, thermal NOx의 배출 저감은 화염특성 감지 및 분석을 통해서도 가능하다. 연소시스템에서 화영의 flicker에 대한 정보를 퓨리어 변환을 통해 frequency domain data 로 변환시켜 해석한 결과, 일반적으로 연소 영역의 난류강도가 커질수록 frequency와 강도는 커졌으며, 화염의 강도는 연료 공급 유량이 커질수록 항께 커졌다. 선회도가 $0{\sim}1.16$ 범위에서 커질 때, 화염의 강도는 작아졌다. 시험 연소로의 관찰구를 통하여 얻은 신호는 화염유무에 따라 그 차이가 매우 커서 화염의 존재 유무를 쉽게 알 수 있었다. 발생되는 NOx의 양은 화염강도와 밀접한 관계가 있음을 보여주었다.
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 report is explained about operating principles, characteristices of flame detectors. Flame detector is designed to detect the UV (Ultraviolet) and IR (Infrared) rediation produced by flaming involving carbonaceous materials.
본 논문은 주택 실물화재실험에 의한 화재감지기 응답특성에 관한 연구로서 철거가 예정된 연립주택을 화재실험대상으로 선정하여 현재 가장 많이 사용되고 있는 감지기 종류인 열감지기(차동식, 정온식, 아날로그식)와 연기감지기(광전식, 아날로그식, 단독경보형)를 주택내부에 설치여 화재감지기의 응답특성을 분석하고, 추가적으로 건물내부로의 화염전파 및 화재확대를 관찰하기 위해 열전대를 설치하여 온도변화를 측정하였다. 실험결과 주택에서 효과적인 화재감지시스템을 구축하기 위해서는 연기감지기가 열감지기보다 주택용 감지기로 적합한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 화재의 움직임 정보에 기반하여 역동적인 화재를 감지하는 기법을 제안한다. 우선 감시 카메라와 같은 고정형 감시 장치로부터 얻어진 색 정보를 분리하기 쉬운 좌표계로 변환하고 이전에 수집된 데이터들로부터 얻어진 사전 정보로부터 화염 영역을 추출한다. 또한 화염 영역의 가장자리가 움직임이 매우 크다는 사실에 기반하여 광흐름 벡터로 얻어진 시간적 분산값을 이용한 움직임 모델을 생성한다. 화염 영역은 움직임 모델과 결합되며 오탐을 걸러내기 위해 충분한 양의 화재 영역이 중첩될 때 최종적으로 화재를 판별한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실험 결과에서 우수한 탐지 능력을 보인다.
영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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