안녕하세요, Aimedia 정유지 입니다.
날이 추워지고 건조해지면서 화재 사고가 빈번해지고 있어요. 화재 위험 장소에는 cctv도 있고, 개인 주거 공간엔 화재 경보기가 모두 설치 되어있는데 화재를 왜 재빨리 잡지 못할까요 ?
cctv 와 관리 인력만 있다면 실시간으로 화재 사고 발생을 막을 수 있지 않나요?
24시간 안전을 위해 화면을 지켜봐 주시는 고마운 분들도 계시지만, 잠깐 한눈 판 사이에 불씨가 생겨날 수 있어요. 우리는 아주 찰나의 순간에 생길 수 있는 화재에 언제나 취약할 수 밖에 없답니다.
사례로 관리 인력이 cctv 실에 있었지만, 불씨를 잡지 못해 큰 화재로 이어진 경우가 많아요.
사람의 눈이 찰나의 순간을 잡지 못해도, 화재 감지기가 잡아주잖아요 !
화재가 발생하는 순서를 아시나요 ? 보통 화재는 화염 → 연기 → 연무 순으로 진행된답니다. 작은 불에서 나는 연기로는 천장에 부착된 감지기 까지 오기까지/급격한 온도 변화가 센서에 인식되기까지 꽤 긴 시간이 필요하기 때문에 이미 불이 어느 정도 커진 후에야 화재 상황을 인지할 수 있어요. 또한 화재는 발생 5분을 기점으로 급속도로 확대되어 유독성 가스 등으로 인한 질식사 위험도 크기 때문에 초기 진압이 중요해요.
# 개발 목적
관리인이 잠깐 자리를 비웠을 때에도 스스로 불을 인식할 수 있고, 연기가 화재 감지기에 닿기 전에 재빨리 인식해 알림을 주어 큰 화재가 일어나기 전에 초기 진압
# 방법
RCNN 이미지 기반 지도학습
1. input 이미지에 Selective Search 알고리즘 적용하여 물체가 있을만한 후보 영역 (region proposal) 생성
2. 각 region proposal 마다 고정된 크기로 wraping/crop 하여 CNN input으로 사용
3. CNN 통해 나온 특징 벡터 feature map 사용하여 Classifier 통과
4. bounding box regression 적용해 box 위치 조정
# 결과
# 마치며
화재감지 ai 가 필요한 이유와 개발과정, 결과까지 도출해내는 과정을 살펴보았습니다. 불씨가 커지기 전에 재빨리 잡는것도 중요하지만, 애초에 화재가 발생할 원인을 파악하는것도 중요하겠죠 ? 다음엔 화재예방차원에서 화재에 취약한 상황을 감지하는 기술로 찾아뵙겠습니다.
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