ガスコンロの火炎映像を用いた炎領域検出システムに関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-3

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Study on Flame Area Detection System using Flame Images of Gas Stove

著者名: 細越 一希(岩手県立大学),塚田 義典(岩手県立大学)

著者名(英語): Kazuki Hosogoe|Yoshinori Tsukada

キーワード: 火炎検出|画像領域分割|ガスコンロ|機械学習|fire detection|image segmentation|gas stove|machine leraning

要約(日本語): 我が国では，ガスコンロに起因する建物火災が多く発生している。東京消防庁の調査によると，そのような火災は高齢者に多く，その理由は，加齢に伴い青色で透明度の高いガスコンロの炎を視認しづらくなる為である。したがって，高齢化が加速する社会において，火災防止に資する対策や法整備が急務といえる。こうした背景の下，地方自治体の多くは，台所への火災警報機器の設置を義務化又は推奨している。火災警報器は，発災後の早期発見を促し，火災の被害を最小限に抑える一方，調理容器からの炎溢れや，炎と着衣の接近といった発災前の火災に直結する現象を検出できない。そこで，本研究では，カメラ映像から機械学習の一種であるランダムフォレストを用いて，ガスコンロの炎領域を検出する手法を提案する。これにより，鍋から炎が溢れる状況や，炎と引火対象物の接近を検出して警告を発し，引火による事故を未然に防ぐシステムの実現可否について考察する。

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