Implementation of Fire Detection with Color Filters and Deep Learning

Abstract

비화재보와 늦은 검출 속도에 의한 신뢰성이 부족한 기존 화재 감지기의 문제점을 딥러닝 모델과 불꽃의 특징을 활용하여 해결하고자 하였다. 딥러닝 모델 YOLOv7을 이용하여 화재 영역을 검출하고, 색상 필터를 적용하여 배경을 제거한 불꽃 후보 영역만을 사용하였다. 이를 불꽃의 특징을 활용한 두 가지 불꽃 탐지 알고리즘으로 화재인지 확인하였다. 광학 흐름으로 겉불꽃 영역의 움직임을 확인하고, 이미지 중심부의 밝기가 임계치를 이상일 경우 속불꽃으로 판단하였다. 불꽃 후보 영역을 화재인지 판단하여 조기에 화재를 검출하고, 신뢰성을 개선한 시스템을 구현하였다. 화재 검출 시험의 결과는 평균 정확도 0.838이고 두 종류의 비화재 검출 시험의 경우 각각 평균 정확도 1.00과 0.976의 결과를 보였다.