DOI QR코드

DOI QR Code

A Fire Detection Using Color and Movement of Flames

화염의 칼라와 움직임을 이용한 화재감지

  • 조경래 (동명대학교 전기전자정보통신공학과) ;
  • 배성호 (동명대학교 의용공학과)
  • Received : 2013.10.22
  • Accepted : 2013.11.18
  • Published : 2014.01.31

Abstract

In this paper, we propose a new fire detection method using moving features and colors of flames in video sequences. It uses YCbCr color space to separate the luminance from the chrominance components more effectively than RGB color space. In the proposed method, moving regions of flames are detected by cumulating the difference of luminance between two consecutive images and generate candidate flame regions by using the color of flames. Finally, it decides whether the candidate flame regions are flames or not by using their temporal changes of the areas. Experimental results show that the proposed method performs better in segmenting fire regions compared with the conventional fire detection method in video sequences.

본 논문에서는 비디오 영상에서 화염의 칼라와 움직임 특징을 이용한 새로운 화재 감지 방법을 제안한다. 색차로부터 휘도를 효율적으로 분리하기 위하여 RGB 칼라를 YCbCr 성분으로 변환한다. 제안한 방법은 인접 영상들 간의 휘도의 차를 누적하여 화염의 움직임 영역을 검출하고, 화염의 색을 이용하여 화염 후보 영역을 생성한다. 최종적으로, 화염 후보 영역의 면적에 대한 시간적 변화를 이용하여 화염 영역을 결정한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존의 비디오 영상에서의 화재 감지 방법보다 화재 영역의 분류에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 소방 방재청 국가화재정보센터, 2008년부터 2013년까지의 화재 현황 통계, 2013.
  2. Turgay Celik and Hasan Demirel, "Fire Detection in Video Sequences Using a Generic Color Model," Fire Safety J ournal , Vol. 44, Issue 2, pp. 147-158, 2009. https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2008.05.005
  3. 도용태, "컬러와 동적 특징을 이용한 화재의 시각적 감지," Journal of Sensor Science and Technology, Vol. 21, No. 3, pp. 211-216, 2012. https://doi.org/10.5369/JSST.2012.21.3.211
  4. B.U. Toreyin, Y. Dedeoglu, U. Gudukbay, and A.E. Cetin, "Computer Vision Based Method for Real-time Fire and Flame Detection," Pattern Recognition Letters, Vol. 27, Issue 1, pp. 49-58, 2006. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.06.015
  5. B.C. Ko, K.H. Cheong, and J.Y. Nam, "Fire Detection Based on Vision Sensor and Support Vector Machines," Fire Safety Journal, Vol. 41, Issue 3, pp. 322-329, 2009.
  6. Giuseppe Marbach, Markus Loepfe, and Thomas Brupbacher, "An Image Processing Technique for Fire Detection in Video Images," Fire Safety Journal, Vol. 41, Issue 4, pp. 285-289, 2006. https://doi.org/10.1016/j.firesaf.2006.02.001
  7. H. Yamagishi and J. Yamaguchi, "Fire Flame Detection Algorithm Using a Color Camera," Proc. Int. Symp. Micromechatronics and Human Science, pp. 255-260, 1999.
  8. 김동근, "적외선 영상에서 영역확장과 온라인 분산을 이용한 화염 검출," 멀티미디어학회논문지, 제12권, 제1호, pp. 1547-1556, 2009.
  9. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image Processing Analysis, and Machine Vision, PWS Publishing, Boston, Mass., 1999.
  10. M. Sarazin and F. Roddier, "The ESO Differential Image Motion Monitor," Astron. Astrophys, Vol. 227, No 1, pp. 294-300, 1990.
  11. Harle. N and Min Xi, "Robot Vision System Using Differential Image Information and Geometrical Relations of Moving Edges," Signal Processing and I ts Applications, Fourth International Symposium on, Vol. 2, pp. 573-574, 1996.
  12. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2004.

Cited by

  1. An Intelligent Fire Leaning and Detection System vol.18, pp.3, 2015, https://doi.org/10.9717/kmms.2015.18.3.359
  2. 웨이블릿 변환 영역에서 부대역 에너지 변화율의 비를 이용한 연기 감지 vol.17, pp.3, 2014, https://doi.org/10.9717/kmms.2014.17.3.287
  3. Study on Detecting Fires and Finding Rescuers vol.19, pp.1, 2014, https://doi.org/10.9798/kosham.2019.19.1.225