Deep learning based smoke and fire detection method and apparatus

• Main Authors: PARK SEOK MOK, PAIK JOON KI, KIM HYUN WOO
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 18.01.2022
• Subjects: ALARM SYSTEMS; CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; HANDLING RECORD CARRIERS; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; ORDER TELEGRAPHS; PHYSICS; PRESENTATION OF DATA; RECOGNITION OF DATA; RECORD CARRIERS; SIGNALLING; SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS

Disclosed are a method and a device for detecting smoke and fire based on beep learning. The device of the present invention comprises: a pre-processing unit for preprocessing an input image to emphasize smoke and fire areas; a spatial analysis model unit for extracting smoke and fire feature values by applying the input image in a static frame unit; a temporal analysis model unit for receiving an image to which an optical flow is applied from an image in which the smoke and fire areas are emphasized, and extracting smoke and fire motion feature values; and a classification unit for classifying the input image into smoke, fire, and a general image by fusing the smoke and fire feature values and the smoke and fire motion feature values. The spatial analysis model unit and the temporal analysis model unit are operated in parallel. Therefore, smoke and fire can be accurately detected. 딥러닝 기반 연기 및 화재 검출 방법 및 그 장치가 개시된다. 딥러닝 기반 연기 및 화재 검출 장치는, 입력 영상을 전처리하여 연기와 화재 영역을 강조하는 전처리부; 상기 입력 영상을 정적인 프레임 단위로 적용하여 연기 및 화재 특징값을 추출하는 공간 분석 모델부; 상기 연기와 화재 영역이 강조된 영상에서 옵티컬 플로우를 적용한 영상을 입력받아 연기 및 화재의 모션 특징값을 추출하는 시간 분석 모델부; 및 상기 연기 및 화재 특징값과 상기 연기 및 화재의 모션 특징값을 융합하여 상기 입력 영상을 연기, 화재 및 일반 영상으로 각각 분류하는 분류부를 포함하되, 상기 공간 분석 모델부와 상기 시간 분석 모델부는 병렬로 동작된다.