실시간 이미지 처리 및 자율주행 로봇 기반 화재 탐지 알고리즘
Fire Detection Algorithm with Real-time Image Processing and Autonomous Driving Robot
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초록
이 연구에서는 이미지 처리와 자율주행 로봇을 결합한 화재 탐지 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 이미지 내에서 실시간 객체탐지 및 개별 분할 기술을 적용하고자 YOLO를 활용하였으며, 학습모델의 버전을 변수로 학습 및 성능을 분석하였다. 또한, 화재의 위치 정보를 얻고자 ORB 알고리즘과 SGBM을 결합한 스테레오 비전 기술을 적용하여 실제 거리 측정 실험을 진행하였다. 두 이미지 처리 방법을 합쳐서 일반화된 프로세스를 자율 주행 로봇 주행 알고리즘과 함께 적용하여 실시간 화재 탐지 플랫폼을 구축하였다. 제안한 알고리즘 및 구축된 플랫폼은 가상환경상에서 효과적으로 실시간 화재 탐지 및 보고를 수행하는 것으로 나타났다.
Abstract
This study presents a fire detection algorithm that integrates image processing techniques with an autonomous mobile robot system. To enable real-time object detection and segmentation within images, the You Only Look Once (YOLO) framework was employed. Multiple versions of the YOLO model were trained and evaluated to analyze their performance variations. Additionally, a stereo vision approach combining the Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) algorithm with Semi Global Block Matching (SGBM) was utilized to estimate the actual distance to fire. To validate the accuracy of distance estimation, a series of experiments were performed. The integrated image processing techniques were employed together with an autonomous driving algorithm to support real-time execution on a mobile robotic platform. The proposed algorithm and the developed platform demonstrated effective real-time fire detection and notification capabilities within a simulated environment.