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영어

This paper proposed an adaptive threshold method for detecting flame candidate regions in a infrared image and it adaptsaccording to the contrast and intensity changes in the image. Conventional flame detection systems uses fixed thresholdmethod since surveillance environment does not change, once the system installed. But it needs a adaptive threshold methodas requirements of surveillance system has changed. The proposed adaptive threshold algorithm uses the dynamic behaviorof flame as featured parameter. The test result is analysed by comparing test result of proposed adaptive threshold algorithmand conventional fixed threshold method. The analysed data shows, the proposed method has 91.42% of correct detectionrate and false detection is reduced by 20% comparing to the conventional method.

한국어

본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여준다.