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화재 감지 영역 내의 온도, 습도, 가스 농도 및 연기를 검출하는 센서;화재 감지 영역을 촬영하여 영상 데이터를 생성하는 카메라;상기 센서로부터의 센싱 데이터와 상기 카메라로부터의 영상 데이터를 수신하고, 상기 영상 데이터에 기초하여 화재 후보 영역들을 검출하며 상기 화재 후보 영역들과 상기 센싱 데이터를 MQTT(MQ Telemetry Transport) 메시지로 생성하여 발행하는 사물인터넷 게이트웨이; 및수신된 상기 MQTT 메시지의 상기 화재 후보 영역들 및 상기 영상 데이터를 입력으로 하는 콘벌루션 뉴럴 네트워크(Convolution Neural Network) 알고리즘에 따라 상기 화재 후보 영역들 각각에 대한 화재 확률 데이터를 생성하고, 상기 화재 확률 데이터 및 수신된 상기 센싱 데이터를 입력으로 하는 퍼지(Fuzzy) 알고리즘에 따라 최종 화재 확률을 생성하는 화재감지장치;를 포함하고,상기 사물인터넷 게이트웨이는, RGB 색상 모델의 상기 영상 데이터를 YCbCr 모델로 변환하고, 상기 YCbCr 모델에서 룰 기반으로 상기 화재 후보 영역에 대한 마스크(mask)를 생성하며, 라벨링된 영역을 ROI(Region of interest)로 추출하여 상기 화재 후보 영역를 검출하고,상기 화재감지장치는,상기 화재 확률 데이터 및 상기 센싱 데이터를 입력으로 하는 퍼지집합의 원소들에 대한 소속 함수의 출력인 퍼지집합에 대한 소속도를 생성하고, 상기 퍼지집합에 대한 소속도를 이용하여 퍼지 규칙에 대한 소속도를 생성하며, 상기 퍼지 규칙에 대한 소속도를 이용하여 상기 최종 화재 확률을 생성하는화재 감지 시스템
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제1 항에 있어서,상기 사물인터넷 게이트웨이는 상기 센서와 블루투스 통신하여 상기 센싱 데이터를 수신하는화재 감지 시스템
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제1 항에 있어서,상기 센서는 온도, 습도, 가스 농도 및 연기를 검출하는 복수의 센서로 구성된화재 감지 시스템
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센서가 화재 감지 영역 내의 온도, 습도, 가스 농도 및 연기를 검출하는 단계;카메라가 화재 감지 영역을 촬영하여 영상 데이터를 생성하는 단계;사물인터넷 게이트웨이가 상기 센서로부터의 센싱 데이터와 상기 카메라로부터의 영상 데이터를 수신하고, 상기 영상 데이터에 기초하여 화재 후보 영역들을 검출하며 상기 화재 후보 영역들과 상기 센싱 데이터를 MQTT(MQ Telemetry Transport) 메시지로 생성하여 발행하는 단계; 및화재감지장치가 수신된 상기 MQTT 메시지의 상기 화재 후보 영역들 및 상기 영상 데이터를 입력으로 하는 콘벌루션 뉴럴 네트워크(Convolution Neural Network) 알고리즘에 따라 상기 화재 후보 영역들 각각에 대한 화재 확률 데이터를 생성하고, 상기 화재 확률 데이터 및 수신된 상기 센싱 데이터를 입력으로 하는 퍼지(Fuzzy) 알고리즘에 따라 최종 화재 확률을 생성하는 단계;를 포함하고,상기 사물인터넷 게이트웨이는, RGB 색상 모델의 상기 영상 데이터를 YCbCr 모델로 변환하고, 상기 YCbCr 모델에서 룰 기반으로 상기 화재 후보 영역에 대한 마스크(mask)를 생성하며, 라벨링된 영역을 ROI(Region of interest)로 추출하여 상기 화재 후보 영역를 검출하고,상기 화재감지장치는, 상기 화재 확률 데이터 및 상기 센싱 데이터를 입력으로 하는 퍼지집합의 원소들에 대한 소속 함수의 출력인 퍼지집합에 대한 소속도를 생성하고, 상기 퍼지집합에 대한 소속도를 이용하여 퍼지 규칙에 대한 소속도를 생성하며, 상기 퍼지 규칙에 대한 소속도를 이용하여 상기 최종 화재 확률을 생성하는화재 감지 방법
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제7 항에 있어서,상기 사물인터넷 게이트웨이가 블루투스 통신을 통해 상기 센서로부터 센싱 데이터를 수신하는 단계;를 더 포함하는화재감지방법
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