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화재 감지 방법에 있어서,
비디오 데이터를 입력받아 움직임 영역을 검출하는 단계;
상기 비디오 데이터를 입력받아 학습에 의해 결정된 화재 색상 확률 모델에 따라 상기 비디오 데이터에서 화재 색상의 픽셀들을 추출하는 단계;
상기 움직임 영역 내에 속하는 상기 화재 색상의 픽셀들에 대해 평준화된 색상값과 수평(LH), 수직(HL), 대각선(HH) 웨이블릿 계수인 고주파 성분들을 검출하는 단계;
상기 평준화된 색상값과 고주파 성분들 각각에 대해 왜도를 산출하는 단계;
상기 고주파 성분들간의 결합 확률인 제1값을 구하는 단계;
상기 평준화된 색상값과 상기 제1값간의 결합 확률인 제2값을 구하는 단계;
상기 제2값이 미리 정해둔 값 이상이면 화재 픽셀로 결정하는 단계;를 포함하며,
상기 평준화된 색상값은,
미리 정해둔 수의 프레임들이 비디오 데이터에 대해 화재 후보 영역의 픽셀의 색상값 중 R값을 R,G,B 값을 더한 값으로 나눈 값들에 대한 평균을 구한 후에 평준화시킨 값이며,
상기 수평(LH), 수직(HL), 대각선(HH) 웨이블릿 계수는,
미리 정해둔 수의 프레임들의 비디오 데이터를 웨이블릿 변환한 후에 각 서브 고주파 영역으로부터 추출된 값임을 특징으로 하는 화재 감지 방법
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제1항에 있어서,
상기 제1값의 산출식은,
이고,
상기 제2값의 산출식은,
이며,
상기 E1은 평준화된 R 값의 왜도이고,
상기 E2-1, E2-2, E2-3은 수평(LH), 수직(HL), 대각선(HH) 웨이블릿 계수의 왜도임을 특징으로 하는 화재 감지 방법
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제1항에 있어서,
상기 왜도를 위한 수학식은,
임을 특징으로 하는 화재 감지 방법
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제1항에 있어서,
상기 왜도값들은 비모수적 밀도 추정 방법의 하나의 가우시안 스무딩 커널을 통과하며 상기 스무딩 커널의 입력값 처리는,
에 따르며, 상기 h는 스무딩 파라미터로 표본 추정의 대역폭을 의미하고, 상기 x는 추정점을, 상기 xn은 N개의 표본 중 n번째 표본을 의미함을 특징으로 하는 화재 감지 방법
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화재 감지 장치에 있어서,
비디오 데이터를 입력받아 움직임 영역을 검출하는 제1모듈;
상기 비디오 데이터를 입력받아 학습에 의해 결정된 화재 색상 확률 모델에 따라 상기 비디오 데이터에서 화재 색상의 픽셀들을 추출하는 제2모듈;
상기 움직임 영역 내에 속하는 상기 화재 색상의 픽셀들에 대해 평준화된 색상값과 수평(LH), 수직(HL), 대각선(HH) 웨이블릿 계수인 고주파 성분들을 검출하고, 상기 평준화된 색상값과 고주파 성분들 각각에 대해 왜도를 산출하고, 상기 고주파 성분들간의 결합 확률인 제1값을 구하고, 상기 평준화된 R 값과 상기 제1값간의 결합 확률인 제2값을 구하고, 상기 제2값이 미리 정해둔 값 이상이면 화재 픽셀로 결정하는 제3모듈;을 구비하며,
상기 평준화된 색상값은,
미리 정해둔 수의 프레임들이 비디오 데이터에 대해 화재 후보 영역의 픽셀의 색상값 중 R값을 R,G,B 값을 더한 값으로 나눈 값들에 대한 평균을 구한 후에 평준화시킨 값이며,
상기 수평(LH), 수직(HL), 대각선(HH) 웨이블릿 계수는,
미리 정해둔 수의 프레임들의 비디오 데이터를 웨이블릿 변환한 후에 각 서브 고주파 영역으로부터 추출된 값임을 특징으로 하는 화재 감지 장치
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8
제7항에 있어서,
상기 제1값의 산출식은,
이고,
상기 제2값의 산출식은,
이며,
상기 E1은 평준화된 R 값의 왜도이고,
상기 E2-1, E2-2, E2-3은 수평(LH), 수직(HL), 대각선(HH) 웨이블릿 계수의 왜도임을 특징으로 하는 화재 감지 장치
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제7항에 있어서,
상기 왜도를 위한 수학식은,
임을 특징으로 하는 화재 감지 장치
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12
제7항에 있어서,
상기 왜도값들은 비모수적 밀도 추정 방법의 하나의 가우시안 스무딩 커널을 통과하며 상기 스무딩 커널의 입력값 처리는,
에 따르며, 상기 h는 스무딩 파라미터로 표본 추정의 대역폭을 의미하고, 상기 x는 추정점을, 상기 xn은 N개의 표본 중 n번째 표본을 의미함을 특징으로 하는 화재 감지 장치
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