영상기반 자동 화재감지시스템의 감지성능 특성 분석 연구

Abstract

기존의 연기감지기와 불꽃감지기는 화재 발생시 주변 환경의 영향에 의해 감지성능이 크게 제한되어 명확한 화재감지에 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 화재감지 성능을 향상시키기 위하여 CCTV 카메라, 영상화재수신기, CPU로 구성된 영상기반 자동 화재감지시스템의 감지성능을 분석하고자 한다. 지능형 모션 감지를 위한 GMM(Gaussian Mixture Model) 모델링이 해석되었고 MHI(Motion History Image) 기술의 적용은 화재감지 성능을 향상시킴을 보여 주었다. 화재감지 성능은 화원과 감지거리에 따라 실험적으로 평가되었다. 결과적으로, 화재감지 시간은 감지거리가 증가할수록 증가하며 감지거리 15 m에서 10초로 분석되었다. 따라서, 개발된 영상기반 자동 화재감지 시스템은 불꽃감지기의 감지시간기준 30초와 비교하여 자동 화재감지를 위한 양호한 성능을 보여 주었다. Smoke detectors and flame detectors in detection ability of sensors is greatly limited by the ability to detect environmental impacts in case of fire have a problem in accurate fire detection. This study describes to analyze detection performance of a video-based automated fire detection system consisted of CCTV camera, a video-based fire alarm control station, CPU in order to enhance the fire detection performance. GMM(Gaussian Mixture Model) modeling for an intelligent motion detection is analyzed and the application of MHI(Motion History Image) technology is showed the improved fire detection performance. The fire detection performance is experimentally evaluated as a function of the fire source and detection distance. As a result, the fire detection time is found to increase with increased the detection distance and is analyzed with 10 sec at the detection distance of 15 m. Therefore, the video-based automated fire detection system developed showed good performance for automatic fire detection comparing with the detection time criteria of 30 sec for flame detectors.