セマンティックセグメンテーションによる画像差分を用いた火災検出に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI24013,IIS24038

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2024/03/23

タイトル(英語): Fire Detection Using Image Difference Data by Semantic Segmentation

著者名: 吉原 佑樹(日本大学),門馬 英一郎(日本大学),中村 嘉夫(ホーチキ)

著者名(英語): Yuki Yoshihara(Nihon University),Eiichiro Momma(Nihon University),Yoshio Nakamura(Hochiki Corporation)

キーワード: 火災検知|火炎及び煙感知|セマンティックセグメンテーション|監視カメラ|画像処理|Fire Detection|Flame and Smoke Detection|Semantic Segmentation|Surveillance Camera|Image Processing

要約(日本語): 火災における初期消火は重要である。そして、可視光画像センサを用いて火炎や煙を検知することは、状況によっては火災検知の即時性が向上し、初期消火の検出性能が向上すると考えられる。本研究では、セマンティックセグメンテーションの推論結果を用いて、火炎や煙の影響を判定する。その結果、推論結果のコンフィデンスが火災に影響を受けることを示し、本手法を用いた火災検知への見通しを示す。

要約(英語): Immediate action to prevent fire from spreading is essential. By detecting flames and smoke using image sensors, it is presumed that detection can be made faster than conventional fire alarms. In this study, we use the inference results of semantic segmentation to determine the effects of flame and smoke. As a result, we show that the confidence values of the inference results are affected by fire and the prospects for fire detection using our method.

本誌: 2024年3月26日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ: 69-73 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,833 Kバイト