효율적인 화염 세분화를 위한 RGB 이미지 기반 U-Net 학습 표현

초록

본 논문에서는 RGB 이미지에서 색상 기반의 특징을 추출하고 U-Net 기반의 세분화 학습을 통해 화염 영역을 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 화재 현장에서 일반적으로 나타나는 화염 영역을 찾는 것을 목표로 한다. 이를 위해 화재 이미지에서 연기 제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하고, 반사 제거 과정을 추가하여 빛으로 인한 주변 반사 특징을 제거한다. 또한, 제안된 방법을 통해 화염 영역 이미지를 U-Net으로 학습시켜 다른 화재 이미지에서도 불 영역을 안정적으로 세분화한다. 제안된 방법은 영상의 RGB 색상만을 활용하여 특징을 계산하기 때문에 연산이 가벼워 효율적이고 안정적으로 화염 영역을 선별할 수 있으며, 다양한 디바이스 환경 및 시장에서 활용 가능성이 높다.

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