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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,398 - 1,405 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.11.1398
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Traditional markets are highly susceptible to fire due to the dense concentration of stores, the fre- quent use of open flames, and inadequate electrical wiring management. Existing fire detection systems relying on CCTV are limited in accuracy, as they are easily affected by environmental factors such as external lighting and smoke. Similarly, sensor-based fire detection systems tend to lose reliability over time due to equipment degradation and maintenance challenges. To address these issues, this study de- veloped a real-time fire detection system using thermal imaging cameras to mitigate the impact of ex- ternal environmental factors, along with the YOLO (You Only Look Once) model, known for its efficacy in object detection. The study found that YOLOv8 and YOLOv10 exhibited the best performance, al- though detection accuracy was constrained by insufficient flame object data. It is anticipated that the futre incorporation of data augmentation techniques will further enhance the system’s applicability, not only in traditional markets but also in other environments with a high risk of fire.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
H. Kwon, S. Kim, and T. Lee, “Cause Analysis and Improvement Suggestion for Fire Accident in Traditional Market Based on Disaster Scientific Investigation Technology,” Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 18, No. 2, pp.75-82. 2018.
S. Choi, C. Lee, and D. Choi, “A Study on Electric Fire Risk and Safety Measures in Traditional Markets through the Significant Fire Events,” Fire Science and Engineering, Vol. 24, No.5, pp.122-127. 2010.
C. Qin, M. Zhang, W. He, C. Guan, W. Sun, and H. Zhou, “A New Real-Time Fire Detection Method Based on Infrared Image,” IEEE 7th International Conference on Computer Science and Network Technology, pp. 476-479, 2019.
B.M. Diaconu, “Recent Advances and Emerging Directions in Fire Detection Systems Based on Machine Learning Algorithms,” Fire, Vol. 6, No. 11, 441, 2023.
S. Choi, “A Study on Object Detection Method using Raspberry Pi,” Intelligent Information Convergence and Future Education, Vol. 1, No. 2, pp. 1-6, 2022.
S. Choi, C. Lee, and D. Choi, “A Study on Electric Fire Risk and Safety Measures in Traditional Markets through the Significant Fire Events,” Fire Science and Engineering, Vol. 24, No.5, pp.122-127. 2010.
C. Qin, M. Zhang, W. He, C. Guan, W. Sun, and H. Zhou, “A New Real-Time Fire Detection Method Based on Infrared Image,” IEEE 7th International Conference on Computer Science and Network Technology, pp. 476-479, 2019.
B.M. Diaconu, “Recent Advances and Emerging Directions in Fire Detection Systems Based on Machine Learning Algorithms,” Fire, Vol. 6, No. 11, 441, 2023.
S. Choi, “A Study on Object Detection Method using Raspberry Pi,” Intelligent Information Convergence and Future Education, Vol. 1, No. 2, pp. 1-6, 2022.
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