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1. Fire detector
Term Project
11조 김난희 권기윤 홍철진

2. Introduction Main Conclusion
- Topic
- Motivation
- Condition check
- Creativity
- Practicality
- Demo video

3. - 영상에서 화재를 감지하여 인식된 부분을 표시
- CCTV, 차량 내부 카메라 등의 분야에서 응용 가능
- 다양한 화재 영상을 이용하여 학습

4. 1. 불이 더 커지기 전에 불꽃에서 인식하여 미리 차단할 수 있도록 함
2. 큰 화재는 사람 없이 진행하는 경우가 대다수 혹은 사람이 모르는 경우
3. 연기 감지 보다 더욱 정확하게 가능(잘 작동하는지 확인 가능)
→ 시간, 피해 규모, 인명 피해 최소화
→ 무인으로 불꽃 발견 가능

5. Condition check
Condition 1: Use MATLAB

6. Condition check
Condition 2: Input should be an image → fire DB 140 from youtube
불인 사진과 불이 아닌 사진을 함께 INPUT

7. Condition check
Condition 3: Number of convolution layers ≥ 1
Condition 4: You should train your CNN using your DB or public DB
ALEX NET

8. Condition check
Condition 3: Number of convolution layers ≥ 1
Condition 4: You should train your CNN using your DB or public DB

9. Condition check
Condition 3: Number of convolution layers ≥ 1
Condition 4: You should train your CNN using your DB or public DB
학습 도중 이미지 크기가 맞지 않아 학습할 DB를 모두 같은 사이즈로 뽑아냄 → RESIZE

10. Learning
학습 결과 다음과 같이 불인 사진과 불이 아닌 사진을 잘 분류해냄.

11. Learning
라벨링된 사진들중 불인 사진만 골라서 폴더에 저장

12. Learning
불인 사진만 imshow

13. Learning
폴더에 저장한 모습

14. Detect
불인 사진에서 배경으로부터 불을 detect하는 함수 작성

15. Detect
원본 영상에서 이진화

16. Detect
ROI 2개
이진화 후에 boxing을 하여 ROI영역 지정하는 것처럼 detect

17. Detect
ROI 1개
ROI 영역이 하나만 지정되도록 소스 수정 후 결과

18. Solving Problem
여러 오류 중 가장 힘들었던 부분 : window 관리자가 한글로 저장되어있어
파일 저장에 권한이 없다고 저장이 안되는 오류를 소스 수정을 통해 해결

19. Creativity & Practicality
1. DB를 주면 스스로 학습하여
불을 인식함.
2. 여러 모습의 불을 detect 가능함.
3. 외부에서는 사람이 모를 경우에
초기 발견할 수 있음.
4. 내부에서는 가스경보보다 더욱
정확한 결과를 도출할 수 있음.
5. 가스 경보는 고장난 것을 확인할 수
없음. 영상은 직접 확인 가능.
→ 시간, 피해 규모, 인명 피해 최소화

20. Demo video

21. 느낀점 : matlab에서 이미 만들어진 것(네트워크, 함수)들을 많이 알고,
이용할줄 알면 더 좋은 결과를 얻어낼 수 있음을 느끼게 되었다.
이미 만들어진 것에서 더 보완을 하는 것이 좋을 것 같다.
Conclusion

22. Thank you