• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3712-3729
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• 2020

Smoke detection is helpful for early fire detection. With its large coverage area and low cost, vision-based smoke detection technology is the main research direction of outdoor smoke detection. We propose a two-stage smoke detection method combined with block Deep Normalization and Convolutional Neural Network (DNCNN) and visual change image. In the first stage, each suspected smoke region is detected from each frame of the images by using block DNCNN. According to the physical characteristics of smoke diffusion, a concept of visual change image is put forward in this paper, which is constructed by the video motion change state of the suspected smoke regions, and can describe the physical diffusion characteristics of smoke in the time and space domains. In the second stage, the Support Vector Machine (SVM) classifier is used to classify the Histogram of Oriented Gradients (HOG) features of visual change images of the suspected smoke regions, in this way to reduce the false alarm caused by the smoke-like objects such as cloud and fog. Simulation experiments are carried out on two public datasets of smoke. Results show that the accuracy and recall rate of smoke detection are high, and the false alarm rate is much lower than that of other comparison methods.

• 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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.557-571
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• 2020

The existing methods for detection of fire smoke in a video easily lead to misjudgment of cloud, fog and moving distractors, such as a moving person, a moving vehicle and other non-smoke moving objects. Therefore, an algorithm for detection of fire smoke in a video based on wavelet energy slope fitting is proposed in this paper. The change in wavelet energy of the moving target foreground is used as the basis, and a time window of 40 continuous frames is set to fit the wavelet energy slope of the suspected area in every 20 frames, thus establishing a wavelet-energy-based smoke judgment criterion. The experimental data show that the algorithm described in this paper not only can detect smoke more quickly and more accurately, but also can effectively avoid the distraction of cloud, fog and moving object and prevent false alarm.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제2권2호
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• pp.131-139
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• 1999

An easy and efficient method is proposed for a computation of reliability of preprocessing filters in the fire control system when the sensor data are frequently unreliable depending on the operation environment. It computes state transition probability matrix after modeling filter states as a Markov process, and computing false alarm and detection probability of each filter state under the given sensor failure probability. It shows that two important indices such as distributed state probability and error variance can be derived easily for a reliability assessment of the given sensor fusion system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.6018-6033
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• 2018

Fires are a common cause of catastrophic personal injuries and devastating property damage. Every year, many fires occur and threaten human lives and property around the world. Providing early important sign for early fire detection, and therefore the detection of smoke is always the first step in fire-alarm systems. In this paper we propose an automatic smoke detection system built on camera surveillance and image processing technologies. The key features used in our algorithm are to detect and track smoke as moving objects and distinguish smoke from non-smoke objects using a convolutional neural network (CNN) model for cascade classification. The results of our experiment, in comparison with those of some earlier studies, show that the proposed algorithm is very effective not only in detecting smoke, but also in reducing false positives.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.381-404
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• 2022

Forest fires inflict great losses of human lives and serious damages to ecological systems. Hence, numerous fire detection methods have been proposed, one of which is fire detection based on sensors. However, these methods reveal several limitations when applied in large spaces like forests such as high cost, high level of false alarm, limited battery capacity, and other problems. In this research, we propose a novel forest fire detection method based on image processing and correlation coefficient. Firstly, two fire detection conditions are applied in RGB color space to distinguish between fire pixels and the background. Secondly, the image is converted from RGB to YCbCr color space with two fire detection conditions being applied in this color space. Finally, the correlation coefficient is used to distinguish between fires and objects with fire-like colors. Our proposed algorithm is tested and evaluated on eleven fire and non-fire videos collected from the internet and achieves up to 95.87% and 97.89% of F-score and accuracy respectively in performance evaluation.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.44-52
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• 2017

본 논문은 분진 색상에 따른 광전식연기감지기 챔버의 응답특성에 관한 연구이다. 국내 자동화재탐지설비 및 경보설비의 화재안전기준의 개정으로 연기감지기의 실내 적용이 의무화되었으나, 아직까지 국내에서는 실내 환경에서 발생되는 실내먼지 및 환경조건 등에 의해 발생될 수 있는 부작동 및 비화재보에 대한 연구가 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 실내먼지 중 가장 많이 발생될 것으로 판단되는 다양한 색상의 섬유분진에 따른 연기감지기의 실내적응성을 연구하기 위해 국내에 가장 많이 보급화 되어 있는 격자형의 연기챔버를 가진 광전식 연기감지기를 실험대상으로 하고, 갈색, 백색, 회색, 흑색 4종류의 섬유분진을 실험분진으로 하여 분진시험 및 감도시험을 진행하였다. 또한, 연기챔버의 수광부 전압을 측정하여 챔버 내부의 산란현상을 관찰하였다. 실험결과 4종류의 분진 모두 오염도 A에서는 분진시험 및 감도시험에서 모두 적합한 것으로 나타났다. 반면, 오염도 B와 C에서는 갈색, 백색, 회색분진의 경우 작동시험 및 부작동시험에서 분진오염에 의한 오작동이 나타났고, 흑색분진의 경우 작동시험에서 부작동이 발생되는 것으로 확인되었다. 연기챔버의 수광부 전압측정 결과는 갈색 및 백색분진의 경우 오염도가 증가할수록 전압이 증가하였고, 회색 및 흑색분진의 경우 전압이 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.57-66
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• 2018

29명이 사망하고 40명이 부상을 입은 제천 스포츠센터 화재 사례에 대해 다수 사상자가 발생한 원인을 초기대응과 관리적인 측면을 중심으로 분석하였다. 초기대응 측면은 119신고 지연, 2층 세신사 비상구로 피난유도를 하지 않음, 1층과 3층 비상계단쪽 방화문 개방 상태 유지, 3층 주계단실 쪽 방화문 닫지 않음, 비상방송을 하지 않음으로 분석하였다. 관리적인 측면은 1층의 스프링클러설비 알람밸브 폐쇄, 소방펌프 제어반에서 기동 정지 위치에 놓음, 주차장 반자 안 누수 및 누전 방치, 2층 여탕의 휴게실 피난구유도등이 가려져 있고 비상구에 물건이 적치됨, 2층 자동문의 조작버튼 불량상태로 방치, 형식적인 소방안전관리, 소방시설 부실한 자체점검, 방화셔터와 배연창 미작동으로 분석하였다.

• 한국안전학회지
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• 제32권2호
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• pp.38-45
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• 2017

This paper is an experimental study to find an optimal detection method for detecting fire early in a rack-type warehouse stored with goods. In this study, we constructed rack-type structure with the fourth floor of 13.5 m high and conducted fire experiments which were to measure flow of heat/smoke in rack-type structure and response time of fire detectors. The detectors used at experiments were fixed temperature type detectors, rate of rise detectors, photoelectric smoke detectors, air sampling smoke detectors and flame detectors. The used ignition sources are n-heptane fire for response of heat detection and cotton fire for response of smoke detection. The fixed temperature type detectors, rate of rise detectors and photoelectric detectors were installed to every rack level respectively. The results show that the rate of rise detector should be installed every 2 levels and photoelectric smoke detector should be installed every 4 levels for the early stage fire detection. Air sampling smoke detectors can detect fire early in response to control of sensitivity, but there is a problem in false alarm. The fixed temperature detector is not suitable for early stage fire detection in warehouse and flame detector not worked if flame is not visible, so it need to install combination with other detector.