Browse

Fire Detection and Semantic Fire Image Segmentation using Deep Learning
딥러닝을 이용한 화재 감지 및 화재 이미지 시맨틱 분할

Cited 0 time in Web of Science Cited 0 time in Scopus
Authors
송경민
Advisor
강명주
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
semantic image segmentationobject detectiondeep learningfire imagesqueezed deep learning이미지 시맨틱 분할객체 감지딥 러닝화재 이미지딥러닝 압축
Description
학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 협동과정 계산과학전공, 2020. 8. 강명주.
Abstract
최근 딥 러닝은 다양한 분야에서 가장 중요하고 강력한 주제이다. 딥러닝은 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보였으며, 이후 컴퓨터 비전의 이지미에서 객체 감지 및 시맨틱 분할에도 적용되었다. 본 논문에서는 뛰어난 성능을 가진 딥 러닝을 사용하여 화재 이미지 감지 및 분할 작업에 적합한 네트워크를 제안한다. 또한 딥러닝 압축 기법을 사용하여 화재 이미지 분할 딥러닝 모델에 적용하여 소규모 네트워크를 제안하였고 이를 임베디드 장치에 적용했다. 여러가지 광범위한 실험을 통해 화재감지와 화재 이미지 분할에서 기존의 기법보다 좋다는 점을 보였다.
Recently, deep learning has become the most important and powerful topic in various research fields. It has shown excellent performance in image classification and has been applied to the fields of object detection and semantic image segmentation of computer vision. In this thesis, we proposed deep neural networks suitable for fire image detection and segmentation tasks with excellent performance. In addition, we proposed a small-sized network for fire image segmentation based on squeezed deep-learning techniques and applied it to an embedded device. Several extensive experiments are presented to demonstrate its better performance compared with the existing methods for fire detection and image segmentation.
Language
kor
URI
https://hdl.handle.net/10371/170749

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000161834
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Program in Computational Science and Technology (협동과정-계산과학전공)Theses (Ph.D. / Sc.D._협동과정-계산과학전공)
  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse