Abstract
This paper proposes an effective, four-stage smoke detection method based on video that provides emergency response in the event of unexpected hazards in early fire-alarming systems. In the first phase, an approximate median method is used to segment moving regions in the present frame of video. In the second phase, a color segmentation of smoke is performed to select candidate smoke regions from these moving regions. In the third phase, a feature extraction algorithm is used to extract five feature parameters of smoke by analyzing characteristics of the candidate smoke regions such as area randomness and motion of smoke. In the fourth phase, extracted five parameters of smoke are used as an input for a K-nearest neighbor (KNN) algorithm to identify whether the candidate smoke regions are smoke or non-smoke. Experimental results indicate that the proposed four-stage smoke detection method outperforms other algorithms in terms of smoke detection, providing a low false alarm rate and high reliability in open and large spaces.
본 논문은 조기 화재 경보 시스템에서 예측하지 못한 위험요소들의 이벤트에 즉각 응답하는 비디오 기반의 효과적인 4단계 연기 감지 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 근사 미디언(approximate median) 방법을 사용하여 비디오의 현재 프레임에서 움직이는 영역들을 분리한다. 두 번째 단계에서는 연기의 칼라 기반 분리 기법을 사용하여 이러한 움직이는 영역들로부터 후보 연기 영역을 선택한다. 세 번째 단계에서는 특징추출 알고리즘을 사용하여 연기의 움직임이나 지역 불규칙성과 같은 후보 연기 영역들의 특징을 분석하여 연기의 다섯 가지 특징 파라미터를 추출한다. 네 번째 단계에서는 추출된 다섯 가지 특징 파라미터를 K-nearest neighbor (KNN) 알고리즘의 입력으로 사용하여 후보 연기 영역이 연기인지 아닌지를 구분한다. 모의실험 결과, 제안하는 4 단계 연기 감지 방법은 기존의 연기 감지 알고리즘들과 비교하여 연기감지의 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 또한 오픈된 넓은 공간에서도 높은 신뢰성과 낮은 오류 경보율을 보였다.