화재 재난 상황 인식을 위한 객체 검출 = Object detection for Fire Disaster Situation Recognition
저자
김태성 ( Tae-seong Kim ) ; 방재연 ( Jae-yeon Bang ) ; 서정운 ( Jeong-un Seo ) ; 손경아 ( Kyung-ah Sohn )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
426-428(3쪽)
제공처
화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.
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