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Laboratory Fire Type Classification with Image Generation and Object Detection
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초록
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실험실에서 발생하는 화재 사고는 인명과 재산 피해 위험이 커 신속한 탐지와 체계적인 대응이 요구된다. 본 논문에서는 실험실에서 발생할 수 있는 다양한 화재 상황에 효율적으로 대처하기 위하여 4종류(일반, 유류, 전기, 금속) 화재 시나리오를 포함하는 이미지 데이터 셋을 구축하고, 객체 검출(YOLOv5) 기반 화재 특징 추출과 트리 기반 의사결정(Random Forest) 모형을 결합한 이미지 기반 실험실 화재 유형 분류 모델을 제시하고 평가한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 문제 정의
3.2. 화재 이미지 생성과 데이터 세트 구축
3.3 YOLOv5[8]를 이용한 화재 특징 추출
3.4. 특징 벡터와 Random Forest 모형[9]을 이용한 화재 분류
4. 실험결과
4.1 실험 환경
4.2 성능 평가
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 문제 정의
3.2. 화재 이미지 생성과 데이터 세트 구축
3.3 YOLOv5[8]를 이용한 화재 특징 추출
3.4. 특징 벡터와 Random Forest 모형[9]을 이용한 화재 분류
4. 실험결과
4.1 실험 환경
4.2 성능 평가
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
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