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저자정보
박종찬 (동아대학교) 임혜연 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
141 - 144 (4page)

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최근 산업단지, 인구 밀집 지역, 생태보존지역, 재래시장 등 대형화재가 증가하고 있는 추세이다. 이를 해결하기 위해 AIoT기반 스마트 화재 연구 개발이 진행 중이다. 기존의 화재를 검출하는 방법은 열, 온도, CO2 감지 센서를 이용하여 화재 감지를 하였다. 하지만 최근 들어 화재 센서 감지기의 오작동과 미작동으로 인한 화재 대응이 늦어져 피해가 증가하고 있다. 이를 해결하기 위해서 AIoT 기반의 화재 검출 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 화재 데이터셋을 생성하고 Mask-RCNN 기반의 Detectron2에 화재 데이터셋을 학습을 하였다. 이후에 학습된 Detectron2 모델을AI 추론 디바이스 Xavier NX에 구축을 한 뒤에 학습되지 않은 화재 이미지들을 추론하여 평균 정확도 92.5%라는 우수한 검출 성능을 보였다.
#mask-rcnn #detectron2 #fire dataset #xavier nx #segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방식
Ⅲ. 성능 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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