유도형 전력선 통신과 연동된 SSD 기반화재인식 및 알림 시스템
SSD-based Fire Recognition and Notification System Linked with Power Line Communication
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초록
인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.
Abstract
A pre-fire awareness and automatic notification system are required because it is possible to minimize the damageif the fire situation is precisely detected after a fire occurs in a place where people are unusual or in a mountainousarea. In this study, we developed a RaspberryPi-based fire recognition system using Faster-recurrent convolutionalneural network (F-RCNN) and single shot multibox detector (SSD) and demonstrated a fire alarm system that workswith power line communication. Image recognition was performed with a pie camera of RaspberryPi, and the detectedfire image was transmitted to a monitoring PC through an inductive power line communication network. The frame rateper second (fps) for each learning model was 0.05 fps for Faster-RCNN and 1.4 fps for SSD. SSD was 28 times fasterthan F-RCNN.
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