KR101237089B1 - 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 후보 블록을 구분하는 기준이 되는 제1 기준 값을 설정하는 단계; (2) 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 상기 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 상기 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 상기 설정된 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 상기 프레임 중에서 키 프레임을 선택하는 단계; (3) 상기 선택된 키 프레임 및 상기 키 프레임보다 앞선 적어도 하나 이상의 상기 프레임을 비교하여, 상기 후보 블록으로부터 복수의 특징벡터를 추출하는 단계; (4) 상기 추출된 복수의 특징벡터에 대하여 서로 다른 랜덤 포레스트를 학습시키는 단계; (5) 상기 학습 결과 생성되는 클래스에 대하여 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여, 상기 클래스의 수만큼 크기를 가지는 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계; (6) 상기 생성된 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계; 및 (7) 상기 생성된 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라, 상기 후보 블록의 감지 상태를 결정하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에 따르면, 비디오 영상에 대하여 키 프레임(key frame)을 설정하고, 키 프레임에 포함된 블록 중에서 잠정적으로 연기로 감지될 수 있는 후보 블록(candidate block)을 선택하며, 그로부터 추출된 시공간적 변화 특징을 각기 다른 두 개의 랜덤 포레스트 분류 기법에 의하여 분류하여, 그 결과 생성되는 클래스들의 확률 분포에 따라 최종적으로, 후보 블록이 연기를 나타내는 블록인지 아닌지 여부를 결정함으로써, 연기 감지의 정확도를 향상시키고, 연기 감지에 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 후보 블록의 시 변화 특징을 반영한 특징벡터 및 공간적 변화 특징을 반영한 특징벡터를 각각, 2개의 독립된 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 분류함으로써, 구름이나 안개에 의한 잘못된 감지를 줄일 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에 따르면, 비디오 영상에 대하여 키 프레임(key frame)을 설정하고, 키 프레임에 포함된 블록 중에서 잠정적으로 연기로 감지될 수 있는 후보 블록(candidate block)을 선택하며, 그로부터 추출된 시공간적 변화 특징을 각기 다른 두 개의 랜덤 포레스트 분류 기법에 의하여 분류하여, 그 결과 생성되는 클래스들의 확률 분포에 따라 최종적으로, 후보 블록이 연기를 나타내는 블록인지 아닌지 여부를 결정함으로써, 연기 감지의 정확도를 향상시키고, 연기 감지에 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 후보 블록의 시 변화 특징을 반영한 특징벡터 및 공간적 변화 특징을 반영한 특징벡터를 각각, 2개의 독립된 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 분류함으로써, 구름이나 안개에 의한 잘못된 감지를 줄일 수 있다.
Description
본 발명은 산불연기 감지 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에 관한 것이다.
최근에는 산불로 인해 단순히 주변 환경이나 지역 생태계가 파괴될 뿐 아니라 사람들의 생활공간도 잠재적으로 위험해질 수 있어, 이에 대비하여 산불 발생을 조기에 감지하기 위한 기술이 발달하고 있다. 특히, 전 세계적으로 대규모의 산불이 자주 발생하면서, 조기에 산불을 감지하여 알려주는 자동 경보 체계의 필요성이 증가하고 있다.
통상적으로 산불 감지 체계는, 산불이 발생할 수 있는 지역에 대하여 감시탑을 설치하고, 그 위에서 근무하는 감시원이 육안으로 산불 발생 여부를 확인하는 방법에 의하여 이루어져 왔다. 그러나 이러한 육안 감지 방법에는 막대한 감시 인력이 필요하므로, 이를 대체하기 위한 여러 기술이 제안되었는데, 예를 들면, 불꽃의 열에너지를 감지하는 적외선 센서를 설치하는 방법, 연기 입자에 의해 후방 산란되는 레이저의 강도를 측정하는 라이다(LIght Detection And Ranging, LIDAR) 장비를 설치하는 방법, 불꽃의 온도를 측정하는 열상 감지 센서를 설치하는 방법 등을 들 수 있다. 그러나 이와 같은 광학 장비는 값이 비싸고, 구름이나 안개, 황사와 같은 대기 현상 및 빛의 산란으로 인해 잦은 오류를 발생시키며, 센서와 발화점 간의 거리가 멀리 떨어질 경우 제대로 동작하기 어려운 문제가 있었다.
따라서 최근에는, 도 1에 도시된 바와 같이, 값이 저렴하며 원거리 감지도 가능한, 전하 결합 소자(Charge Coupled Device, CCD)가 포함된 비디오카메라 장비를 감시탑 끝에 설치하여 산불을 감지하는 방법이 주목받고 있다. CCD 비디오카메라 장비를 이용한 산불 감지는 불꽃을 감지하는 방법과 연기를 감지하는 방법으로 구분되는데, 산불이 발생하는 초기 단계에서는 카메라와 발화점 간의 거리에 비해 불꽃의 크기가 매우 작아서 이를 감지하는 것이 매우 어려운 반면, 연기는 불꽃보다 먼저 발생하며, 불꽃보다 훨씬 넓은 영역으로 확산되는 특징이 있어, 연기 감지에 의한 산불 감지 기술이 주로 개발되고 있다.
그러나 연기는 불꽃과 달리, 확산 속도가 느리고, 그 모양과 색깔이 대체로 모호해서, 명확하게 구별해내기 어려운 문제가 있다. 현재까지 제안된 연기 감지 기술에 의하면, FFA(Fuzzy Finite Automata) 및 영상의 시 변화 특성을 이용할 경우, 연기 감지의 정확도를 향상시킬 수는 있으나, 정확도가 향상된 만큼 그 계산에 사용되는 전이행렬(transition matrix)의 차원도 커져서, 소요되는 메모리 및 계산 시간이 증가하는 문제가 있다. 또한, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하는 경우에도, 특정 시간에서 영상이 감지되는 상태를 결정하기 위하여, 경곗값을 일일이 설정(heuristic)해야 하는 한계가 있다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 비디오 영상에 대하여 키 프레임(key frame)을 설정하고, 키 프레임에 포함된 블록 중에서 잠정적으로 연기로 감지될 수 있는 후보 블록(candidate block)을 선택하며, 그로부터 추출된 시공간적 변화 특징을 서로 다른 2개의 랜덤 포레스트 분류 기법에 의하여 분류하여, 그 결과 생성되는 클래스들의 확률 분포에 따라 최종적으로, 후보 블록이 연기를 나타내는 블록인지 아닌지 여부를 결정함으로써, 연기 감지의 정확도를 향상시키고, 연기 감지에 소요되는 시간을 줄일 수 있는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 후보 블록의 시 변화 특징을 반영한 특징벡터 및 공간적 변화 특징을 반영한 특징벡터를 각각, 2개의 독립된 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 분류함으로써, 구름이나 안개에 의한 잘못된 감지를 줄일 수 있는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법은,
(1) 후보 블록을 구분하는 기준이 되는 제1 기준 값을 설정하는 단계;
(2) 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 상기 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 상기 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 상기 설정된 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 상기 프레임 중에서 키 프레임을 선택하는 단계;
(3) 상기 선택된 키 프레임 및 상기 키 프레임보다 앞선 적어도 하나 이상의 상기 프레임을 비교하여, 상기 후보 블록으로부터 복수의 특징벡터를 추출하는 단계;
(4) 상기 추출된 복수의 특징벡터에 대하여 서로 다른 랜덤 포레스트를 학습시키는 단계;
(5) 상기 학습 결과 생성되는 클래스에 대하여 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여, 상기 클래스의 수만큼 크기를 가지는 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계;
(6) 상기 생성된 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계; 및
(7) 상기 생성된 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라, 상기 후보 블록의 감지 상태를 결정하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 단계 (1)에서는,
키 프레임을 선택하는 기준이 되는 제2 기준 값을 더 설정하며,
상기 단계 (2)에서는,
상기 제2 기준 값 이상의 상기 후보 블록을 포함하는 상기 프레임 중에서 키 프레임을 선택할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (2)에서,
상기 프레임 간 영상의 비교는, 상기 복수의 프레임에 포함되는 참조 프레임과 상기 참조 프레임의 뒤에 이어지는 프레임 간의 차영상에 대하여 모폴로지 연산 처리하여 이루어질 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (3)에서는,
상기 후보 블록으로부터 시간적 변화 특징이 반영되는 시간 특징벡터 및 공간적 변화 특징이 반영되는 공간 특징벡터를 각각 추출할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (3)에서,
상기 추출되는 어느 하나의 특징벡터의 성분은, 상기 키 프레임보다 앞선 적어도 하나 이상의 프레임과 상기 키 프레임을 비교하여 상기 후보 블록으로부터 추출된 색상 평균, 색상 왜도, 채도 평균, 채도 왜도, 밝기 평균, 밝기 왜도, 웨이블릿 에너지 평균, 웨이블릿 에너지 왜도 및 모션 방향성 중 적어도 어느 하나에 해당할 수 있다.
더욱 바람직하게는,
상기 모션 방향성은, 상기 키 프레임 및 상기 키 프레임의 바로 전 프레임 간 영상의 차이에 따라 설정된 방향 값일 수 있다.
더욱 바람직하게는,
상기 방향 값은, 적어도 2 이상의 방향에 대하여 각각의 방향을 구분하는 서로 다른 수치를 매칭한 경우, 상기 후보 블록의 이동 방향에 해당하는 방향에 매칭된 상기 수치로 설정될 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (3)에서,
상기 추출되는 어느 하나의 특징벡터의 성분은, 상기 키 프레임에 대하여 상기 후보 블록으로부터 추출된 HOG(Histogram of Oriented Gradient)일 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (4)에서,
상기 학습은, 상기 특징벡터를 각각 4개의 클래스로 분류하는 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 이루어질 수 있다.
더욱 바람직하게는,
상기 4개의 클래스는, 상기 후보 블록이 연기 블록으로 감지될 수 있는 확률에 따라, VH(Very High) 클래스, H(High) 클래스, L(Low) 클래스 및 VL(Very Low) 클래스로 설정될 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (7)에서는,
상기 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스가 VH 클래스 또는 H 클래스일 경우, 상기 후보 블록을 산불 연기 블록으로 결정하고,
상기 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스가 VL 클래스 또는 L 클래스일 경우, 상기 후보 블록을 비 연기(non-smoke) 블록으로 결정할 수 있다.
더욱 바람직하게는,
(8) 상기 결정된 연기 블록에 대하여 상기 연기 블록과 상기 비 연기 블록을 식별할 수 있는 구분표시를 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에 따르면, 비디오 영상에 대하여 키 프레임(key frame)을 설정하고, 키 프레임에 포함된 블록 중에서 잠정적으로 연기로 감지될 수 있는 후보 블록(candidate block)을 선택하며, 그로부터 추출된 시공간적 변화 특징을 서로 다른 2개의 랜덤 포레스트 분류 기법에 의하여 분류하여, 그 결과 생성되는 클래스들의 확률 분포에 따라 최종적으로, 후보 블록이 연기를 나타내는 블록인지 아닌지 여부를 결정함으로써, 연기 감지의 정확도를 향상시키고, 연기 감지에 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 후보 블록의 시 변화 특징을 반영한 특징벡터 및 공간적 변화 특징을 반영한 특징벡터를 각각, 2개의 독립된 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 분류함으로써, 구름이나 안개에 의한 잘못된 감지를 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법이 적용되는 비디오 영상을 제공할 CCD 비디오카메라가 감시탑 끝에 설치된 모습을 도시한 도면.
도 2a는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 흐름을 도시한 도면.
도 2b는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 흐름을 도식화하여 나타낸 도면.
도 3a는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S200에서 선택된, 연기 영역에서의 후보 블록을 포함한 키 프레임을 도시한 도면.
도 3b는 본 발명의 다른 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S200에서 선택된, 구름 영역에서의 후보 블록을 포함한 키 프레임을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S300에서 추출된 특징벡터의 성분에 해당하는 모션 방향성에 설정되는 방향 값을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S300에서 후보 블록으로부터 특징벡터의 성분에 해당하는 HOG를 추출하는 과정을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S600에서 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 과정을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에서 분류되는 특징벡터 및 종래 기술에 따른 MSVM(Multi-class Support Vector Machine) 분류 기법을 이용한 산불 연기 감지 방법에서 분류되는 특징벡터에 따른 연기 감지의 정확도를 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법, 종래 기술에 따른 FFA를 이용한 연기 감지 방법 및 종래 기술에 따른 HMM을 이용한 연기 감지 방법에서의 연기 감지의 정확도를 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법을 적용한 비디오 영상을 도시한 도면.
도 2a는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 흐름을 도시한 도면.
도 2b는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 흐름을 도식화하여 나타낸 도면.
도 3a는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S200에서 선택된, 연기 영역에서의 후보 블록을 포함한 키 프레임을 도시한 도면.
도 3b는 본 발명의 다른 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S200에서 선택된, 구름 영역에서의 후보 블록을 포함한 키 프레임을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S300에서 추출된 특징벡터의 성분에 해당하는 모션 방향성에 설정되는 방향 값을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S300에서 후보 블록으로부터 특징벡터의 성분에 해당하는 HOG를 추출하는 과정을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S600에서 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 과정을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에서 분류되는 특징벡터 및 종래 기술에 따른 MSVM(Multi-class Support Vector Machine) 분류 기법을 이용한 산불 연기 감지 방법에서 분류되는 특징벡터에 따른 연기 감지의 정확도를 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법, 종래 기술에 따른 FFA를 이용한 연기 감지 방법 및 종래 기술에 따른 HMM을 이용한 연기 감지 방법에서의 연기 감지의 정확도를 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법을 적용한 비디오 영상을 도시한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 2a는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 흐름을 도시한 도면이고, 도 2b는 이를 도식화하여 나타낸 도면이다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법은, 후보 블록을 구분하기 위한 제1 기준 값을 설정하는 단계(S100), 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 프레임 중 키 프레임을 선택하는 단계(S200), 키 프레임 및 키 프레임 이전의 프레임을 비교하여, 후보 블록으로부터 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 추출하는 단계(S300), 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 서로 다른 랜덤 포레스트 알고리즘에 의해 학습시키는 단계(S400), 학습 결과 생성된 클래스에 대하여, 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계(S500), 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계(S600) 및 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라 후보 블록의 감지 상태를 연기 블록 또는 비 연기 블록으로 결정하는 단계(S700)를 포함하여 구현될 수 있으며, 연기 블록에 대하여 비 연기 블록과 식별되는 구분표시를 하는 단계(S800)를 더 포함하여 구현될 수 있다.
즉, 본 발명은 후보 블록으로부터 추출된 시공간적 변화 특징을 각각, 랜덤 포레스트 분류 기법에 의하여 분류하며, 클래스들의 확률 분포에 따라 최종적으로 후보 블록이 연기를 나타내는 블록인지 아닌지 여부를 결정함으로써, 연기 감지의 정확도를 향상시키고, 연기 감지에 소요되는 시간 및 구름이나 안개에 의한 잘못된 감지를 줄일 수 있다.
한편, 본 발명에 따라 연속 촬영된 프레임에서 후보 블록을 설정하고, 후보 블록으로부터 시공간적 특징벡터를 추출하여 랜덤 포레스트 알고리즘에 의해 분류하는 비디오 영상 장비는, 메모리부 및 CPU를 구비한 비디오 영상 장비로서, 메모리부는 CCD 비디오카메라에서 촬영한 프레임 영상들을 저장하고, CPU는 각 프레임을 구성하는 픽셀 또는 그 픽셀들의 집합(블록)에 포함된 이미지 데이터에 대하여 각종 연산을 수행할 수 있는 프로세서일 수 있다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 각 단계에 대하여 상세히 설명하도록 한다.
단계 S100에서는, 후보 블록을 구분하기 위한 제1 기준 값을 설정할 수 있다. 제1 기준 값은 양의 정수로서, 각각의 프레임을 m×n 개의 블록으로 분할한 경우, 각 블록 내에 포함되어 있는 픽셀의 개수를 넘지 않는 범위에서 설정될 수 있다. 한편, 단계 S100에서는, 키 프레임을 선택하기 위한 제2 기준 값을 더 설정할 수 있는데, 이때, 제2 기준 값 또한 양의 정수로서, 각 프레임을 분할하는 블록의 개수를 넘지 않는 범위에서 설정될 수 있다.
단계 S200에서는, 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 프레임 중 키 프레임을 선택할 수 있다. 후보 블록(candidate block)이란, 어느 블록 내에서 제1 기준 값 이상의 픽셀이 움직인 것으로 식별되는 블록으로서, 연기의 확산, 나뭇잎의 움직임, 새들의 이동 등에 의해 픽셀의 움직임이 식별되는 경우, 이러한 픽셀을 많이 포함하는 블록은 잠정적으로 연기로 감지될 수 있는 후보 블록으로 설정될 수 있다. 또한, 키 프레임(key frame)이란, 단계 S300에서 상세히 설명할 특징벡터를 추출하는 기준이 되는 프레임으로서, 후보 블록을 하나 이상 포함하는 프레임일 수 있다. 한편, 단계 S100에서 제2 기준 값이 더 설정된 경우, 제2 기준 값 이상의 후보 블록을 포함하는 프레임을 키 프레임으로 선택할 수 있다. 즉, 픽셀의 움직임이 많이 식별되는 블록이 후보 블록으로 설정되며, 후보 블록이 많이 포함되는 프레임이 키 프레임으로 선택될 수 있다.
한편, 단계 S200에서 이루어지는 프레임 간의 영상 비교는, 참조 프레임 및 참조 프레임의 뒤에 이어지는 프레임 간의 차영상에 대하여 모폴로지 연산 처리하여 이루어질 수 있다. 즉, 특정 시각을 기준으로 그 전의 키 프레임을 참조 프레임으로 하여 해당 프레임과 참조 프레임 간의 차영상을 구한 다음, 차영상에 대하여 모폴로지 연산을 적용하여 나무의 움직임과 같은 작은 움직임을 제거한 뒤, 움직임이 식별되는 픽셀의 수를 카운팅함으로써 후보 블록을 설정할 수 있다. 이와 같이 모폴로지 연산 처리를 하는 이유는, 연기 영역의 확산 속도가 바람의 세기 또는 카메라와 발화점 간의 거리에 따라 달라져, 모든 프레임에 대하여 움직임 영역을 찾는 것이 매우 어렵기 때문이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S200에서 선택된, 연기 영역에서의 후보 블록을 포함한 키 프레임 및 구름 영역에서의 후보 블록을 포함한 키 프레임을 각각 나타낸다. 도 3a 및 도 3b에 도시된 바와 같이, 연기가 확산되거나 구름이 이동함에 따라 각 프레임에서 픽셀의 움직임이 제1 기준 값 이상으로 식별되는 경우, 해당 블록은 후보 블록(각 도면에서 사각형으로 표시)으로 설정되며, 이러한 후보 블록이 제2 기준 값 이상으로 포함된 프레임이 키 프레임으로 선택될 수 있다.
단계 S300에서는, 키 프레임 및 키 프레임 이전의 프레임을 비교하여, 후보 블록으로부터 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 추출할 수 있다. 특징벡터는 색상 평균, 색상 왜도(skewness), 채도 평균, 채도 왜도, 밝기 평균, 밝기 왜도, 웨이블릿 에너지 평균, 웨이블릿 에너지 왜도, 모션 방향성, HOG 등을 성분으로 하는 벡터로서, 이러한 성분들은 키 프레임 자체 또는 키 프레임과 이전 프레임 간 비교로부터 얻어질 수 있다. 예를 들어, 연기 영역의 시 변화 특성을 특징벡터로 나타내는 경우, 키 프레임 및 키 프레임 이전 100개의 프레임에서 후보 블록과 같은 위치에 있는 블록에 대하여 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모델의 색상 (hue), 채도(saturation) 또는 명도(intensity)를 평균한 값을 성분으로 하거나, 색상, 채도 또는 명도의 분포에 따른 왜도를 성분으로 하는 벡터를 추출할 수 있다. 이때, 채도 또는 명도를 이용하는 이유는, 프레임에서 나타나는 연기 영역은 일반적으로 채도가 낮고 명도가 높은 특성을 갖고 있기 때문이다.
한편, 연기 영역의 시간에 따른 주파수 특성을 특징벡터로 나타내는 경우, 예를 들어, 키 프레임 및 키 프레임 이전 100개의 프레임에서 후보 블록과 같은 위치에 있는 블록에 대하여 웨이블릿 에너지 평균 또는 웨이블릿 에너지 왜도를 성분으로 하는 벡터를 추출할 수 있는데, 이때, 웨이블릿 에너지는 Daubechies 웨이블릿 변환을 한 뒤, 후보 블록에서 나타난 고주파 계수 간에 선형 결합을 함으로써 얻어질 수 있다.
또한, 연기 영역의 시간에 따른 모션의 방향성을 특징벡터로 나타내는 경우, 키 프레임 및 키 프레임의 바로 전 프레임 간 영상의 차이에 따라 설정된 방향 값을 성분으로 하는 벡터를 추출할 수 있다. 이때, 방향 값은 각각의 방향을 구분하는 수치로서, 적어도 2 이상의 방향에 대하여 각각의 방향을 구분하는 서로 다른 수치를 매칭한 다음, 후보 블록이 이동하는 방향에 매칭된 수치를 방향 값으로 갖도록 설정할 수 있다. 즉, 후보 블록에 매칭된 수치로부터 연기의 이동 방향을 확인할 수 있도록 특징벡터를 추출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S300에서 추출된 특징벡터의 성분에 해당하는 모션 방향성에 설정되는 방향 값을 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 모션의 방향은 8개의 방향으로 구분할 수 있으며, 각각의 방향에는 1 내지 8의 방향 값을 매칭할 수 있다.
한편, 연기 영역의 공간에 따른 변화 특성을 특징벡터로 나타내는 경우, 키 프레임의 후보 블록에 대한 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 성분으로 갖는 벡터를 추출할 수 있다. HOG는 컴퓨터 영상 처리에 주로 사용되는 특징 기술자(descriptor)로서, HOG에서는 프레임에 포함된 영상의 국부적 명도 차이를 이용하여 기울기가 산출되므로, 배경 빛의 변화에도 불구하고 공간적 변화 특징을 잘 반영할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S300에서 후보 블록으로부터 특징벡터의 성분에 해당하는 HOG를 추출하는 과정을 나타낸다. 도 5에서 확인할 수 있듯이, 후보 블록으로부터 기울기 영상을 계산해낸 다음, 그 방향성에 따라 히스토그램을 얻어내는 과정으로 HOG를 추출할 수 있다.
한편, 단계 S300에서 시 변화 특성을 나타내는 시간 특징벡터와 공간적 변화 특성을 나타내는 공간 특징벡터를 구분하여 추출하는 것은, 후술할 랜덤 포레스트 분류기에 의해 벡터를 분류할 때에, 서로 다른 성질의 성분들이 한데 섞여서 분류되는 것을 방지하여, 더욱 명확하게 연기 영역을 감지하기 위함이다. 예를 들어, 시간 특징벡터는, 색상 평균, 색상 왜도, 채도 평균, 채도 왜도, 밝기 평균, 밝기 왜도, 웨이블릿 에너지 평균, 웨이블릿 에너지 왜도 중 적어도 어느 하나를 성분으로 가질 수 있으며, 공간 특징벡터는 HOG를 성분으로 가질 수 있다.
단계 S400에서는, 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 서로 다른 랜덤 포레스트 알고리즘에 의해 학습시킬 수 있다. 랜덤 포레스트는 이진 결정 트리를 기본으로 하는 분류기로서, 랜덤 포레스트 알고리즘에 의한 학습은, 각 특징벡터를 2 이상의 클래스로 분류하는 과정으로 나타나는데, 랜덤 포레스트에 의해 특징벡터를 분류하는 이유는, 랜덤 포레스트 분류 기법이 빠른 학습 속도에 의해 많은 양의 데이터를 실행시키는데 탁월하며, 정확도가 뛰어난 장점이 있기 때문이다. 실시예에 따라서는, 특징벡터가 추출되었던 후보 블록이 연기 블록으로 감지될 수 있는 확률에 따라, 단계 S400에서 각 특징벡터를 VH(Very High), H(High), L(Low), VL(Very Low)과 같이 4개의 클래스로 분류할 수 있다.
단계 S500에서는, 단계 S400에서 학습시킨 결과 생성된 클래스에 대하여, 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여 시간 특징벡터에 대한 학습 결과 및 공간 특징벡터에 대한 학습 결과를 나타내는 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성할 수 있다. 단계 S400에서 분류된 클래스의 단말 노드는 특징벡터의 성분이 가질 수 있는 각각의 경우의 수를 나타내므로, 전체 단말 노드의 개수에 대한 각 클래스의 노드의 수로부터 확률을 얻을 수 있고, 이때, 얻어진 확률을 누적하면, 클래스별로 누적된 확률을 가지는 제1 누적 확률 히스토그램을 생성할 수 있다.
단계 S600에서는, 단계 S500에서 생성된 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성할 수 있다. 예를 들어, 단계 S400에서 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 각각 VH, H, L, 및 VL 클래스로 분류한 경우, 단계 S500에서 생성된 2개의 제1 누적 확률 히스토그램에 대하여, VH, H, L, 및 VL 클래스 간 누적 확률을 평균함으로써, 제2 누적 확률 히스토그램을 생성할 수 있다. 이와 같이, 성질이 상이한(즉, 시간적 변화 특성 및 공간적 변화 특성의) 특징벡터를 먼저 랜덤 포레스트 분류기에 의해 학습시킨 뒤, 학습된 결과를 평균하여 두 성질을 한데 반영시키는 방법은, 성질이 상이한 특징벡터를 하나의 벡터로 합성한 뒤, 그 하나의 벡터에 대하여 랜덤 포레스트 분류기에 의해 학습시키는 결과에 비하여, 연기 영역에 대한 감지의 정확도를 향상시킬 수 있는데, 이에 대해서는 후술할 도 7에서 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법의 단계 S600에서 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 과정을 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이, 각각의 키 프레임의 후보 블록에서 추출된 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 랜덤 포레스트에 의해 4개의 클래스로 분류하여 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 얻고, 이렇게 얻어진 제1 누적 확률 히스토그램을 평균하여 하나의 제2 누적 확률 히스토그램을 생성할 수 있다.
단계 S700에서는, 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라 후보 블록의 감지 상태를 연기 블록 또는 비 연기 블록으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 단계 S400에서 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 각각, 서로 다른 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 VH, H, L, VL 클래스로 분류한 결과에 따라, 단계 S600에서 제2 누적 확률 히스토그램이 생성된 경우, 가장 높은 확률을 가진 클래스가 VH 또는 H 클래스라면, 해당 후보 블록을 연기 블록으로 결정할 수 있다. 반면에, 제2 누적 확률 히스토그램에서 가장 높은 확률을 가진 클래스가 VL 또는 L 클래스인 경우, 해당 후보 블록을 비 연기 블록으로 결정할 수 있다. 도 6에서는 후보 블록에서 추출된 특징벡터의 시공간적 특성이 H 클래스로 분류되어, 해당 후보 블록이 연기 블록으로 감지되었음을 확인할 수 있다.
한편, 단계 S800에서는, 연기 블록에 대하여 비 연기 블록과 식별되는 구분표시를 할 수 있다. 즉, 후보 블록이 연기 블록으로 감지된 경우, 산불이 발생했음을 알리기 위하여, 연기 블록 자체 또는 연기 블록의 테두리 부분을 프레임의 이미지와 구별되는 별도의 색상으로 표시함으로써, 연기 블록과 비 연기 블록을 식별시킬 수 있다.
한편, 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법에서 분류되는 특징벡터 및 종래 기술에 따른 MSVM(Multi-class Support Vector Machine) 분류 기법을 이용한 산불 연기 감지 방법에서 분류되는 특징벡터에 따른 연기 감지의 정확도를 도시한 도면이다. 도 7에서는, 연기 영역을 연기 블록으로 감지하는 경우(ATPR), 비연기 영역을 연기 블록으로 잘못 감지하는 경우(AFPR), 연기 영역임에도 연기 블록으로 감지하지 못하고 누락하는 경우(AMR)의 3가지 사항에 의해 연기 감지의 정확도를 구분하였다. 또한, 도 7에서는, 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 각각, 상이한 2개의 랜덤 포레스트로 분류한 뒤 평균한 경우(T_RF + S_RF), 시 변화 특성 및 공간적 변화 특성을 하나의 특징벡터로 표현하여 이를 랜덤 포레스트 분류한 경우(T+S_RF), 시 변화 특성을 나타낸 특징벡터만 랜덤 포레스트 분류한 경우(T_RF), 공간적 변화 특성을 나타낸 특징벡터만 랜덤 포레스트 분류한 경우(S_RF), 시 변화 특성 및 공간적 변화 특성을 하나의 특징벡터로 표현하여 이를 MSVM에 의해 분류한 경우(T+S_MSVM)에 대한 연기 감지의 정확도를 도시하였다. 도 7에서 확인할 수 있듯이, 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 각각 서로 다른 랜덤 포레스트 분류하고, 그에 따라 생성된 결과를 평균하는 경우(T_RF + S_RF), 다른 4가지 경우에 비해 연기 감지의 정확도가 향상될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법, 종래 기술에 따른 FFA를 이용한 연기 감지 방법 및 종래 기술에 따른 HMM을 이용한 연기 감지 방법에서의 연기 감지의 정확도를 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불 연기 감지 방법의 경우, 종래 기술에 따른 FFA를 이용한 연기 감지 방법 및 HMM을 이용한 연기 감지 방법에서보다, 연기 영역을 연기 블록으로 감지하는 정확도(ATPR)가 향상되는 반면, 비 연기 영역을 연기 블록으로 잘못 감지하거나(AFPR), 연기 영역을 누락하는 오류(AMR)가 감소할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법을 적용한 비디오 영상을 나타낸다. 도 9에서 확인할 수 있듯이, 본 발명의 일실시예에 따른 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법을 적용한 경우, 연기 영역(Movie 1 내지 5)을 구름이나 안개와 같은 비 연기 영역(Movie 6 내지 10)과 구분하여 정확하게 감지할 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
S100: 후보 블록을 구분하기 위한 제1 기준 값을 설정하는 단계
S200: 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 프레임 중 키 프레임을 선택하는 단계
S300: 키 프레임 및 키 프레임 이전의 프레임을 비교하여, 후보 블록으로부터 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 추출하는 단계
S400: 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 서로 다른 랜덤 포레스트 알고리즘에 의해 학습시키는 단계
S500: 학습 결과 생성된 클래스에 대하여, 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계
S600: 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계
S700: 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라 후보 블록의 감지 상태를 연기 블록 또는 비 연기 블록으로 결정하는 단계
S800: 연기 블록에 대하여 비 연기 블록과 식별되는 구분표시를 하는 단계
S200: 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 프레임 중 키 프레임을 선택하는 단계
S300: 키 프레임 및 키 프레임 이전의 프레임을 비교하여, 후보 블록으로부터 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 추출하는 단계
S400: 시간 특징벡터 및 공간 특징벡터를 서로 다른 랜덤 포레스트 알고리즘에 의해 학습시키는 단계
S500: 학습 결과 생성된 클래스에 대하여, 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계
S600: 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계
S700: 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라 후보 블록의 감지 상태를 연기 블록 또는 비 연기 블록으로 결정하는 단계
S800: 연기 블록에 대하여 비 연기 블록과 식별되는 구분표시를 하는 단계
Claims (12)
- 비디오 영상 장비에 의하여 연속 촬영된 프레임으로부터 산불연기를 감지 방법으로서,
(1) 후보 블록을 구분하는 기준이 되는 제1 기준 값을 설정하는 단계;
(2) 연속 촬영된 복수의 프레임에 대하여 상기 프레임 간 영상을 비교하여 움직임이 식별되는 픽셀의 수가 상기 제1 기준 값 이상인 블록을 후보 블록으로 설정하며, 상기 설정된 후보 블록을 적어도 하나 이상 포함하는 상기 프레임 중에서 키 프레임을 선택하는 단계;
(3) 상기 선택된 키 프레임 및 상기 키 프레임보다 앞선 적어도 하나 이상의 상기 프레임을 비교하여, 상기 후보 블록으로부터 복수의 특징벡터를 추출하는 단계;
(4) 상기 추출된 복수의 특징벡터에 대하여 서로 다른 랜덤 포레스트에 의한 학습을 수행하는 단계;
(5) 상기 랜덤 포레스트에 의한 학습 결과 생성되는 클래스에 대하여, 상기 클래스의 단말 노드에 출력된 확률을 누적하여, 클래스별로 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계;
(6) 상기 생성된 2개의 제1 누적 확률 히스토그램을 클래스별로 평균하여 제2 누적 확률 히스토그램을 생성하는 단계; 및
(7) 상기 생성된 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스에 따라, 상기 후보 블록의 감지 상태를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계 (1)에서는,
키 프레임을 선택하는 기준이 되는 제2 기준 값을 더 설정하며,
상기 단계 (2)에서는,
상기 제2 기준 값 이상의 상기 후보 블록의 개수를 포함하는 상기 프레임 중에서 키 프레임을 선택하는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계 (2)에서,
상기 프레임 간 영상의 비교는, 상기 복수의 프레임에 포함되는 참조 프레임과 상기 참조 프레임의 뒤에 이어지는 프레임 간의 차영상에 대하여 모폴로지 연산 처리하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계 (3)에서는,
상기 후보 블록으로부터 시간적 변화 특징이 반영되는 시간 특징벡터 및 공간적 변화 특징이 반영되는 공간 특징벡터를 각각 추출하는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계 (3)에서,
상기 추출되는 어느 하나의 특징벡터의 성분은, 상기 키 프레임 보다 앞선 적어도 하나 이상의 프레임과 상기 키 프레임을 비교하여 상기 후보 블록으로부터 추출된 색상 평균, 색상 왜도, 채도 평균, 채도 왜도, 밝기 평균, 밝기 왜도, 웨이블릿 에너지 평균, 웨이블릿 에너지 왜도 및 모션 방향성 중 적어도 어느 하나에 해당하는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 모션 방향성은, 상기 키 프레임 및 상기 키 프레임의 바로 전 프레임 간 영상의 차이에 따라 설정된 방향 값인 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 방향 값은, 적어도 2 이상의 방향에 대하여 각각의 방향을 구분하는 서로 다른 수치를 매칭한 경우, 상기 후보 블록의 이동 방향에 해당하는 방향에 매칭된 상기 수치로 설정되는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계 (3)에서,
상기 추출되는 어느 하나의 특징벡터의 성분은, 상기 키 프레임에 대하여 상기 후보 블록으로부터 추출된 HOG(Histogram of Oriented Gradient)인 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 단계 (4)에서,
상기 학습은, 상기 특징벡터를 각각 4개의 클래스로 분류하는 랜덤 포레스트 알고리즘에 의하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제9항에 있어서,
상기 4개의 클래스는, 상기 후보 블록이 연기 블록으로 감지될 수 있는 확률에 따라, VH(Very High) 클래스, H(High) 클래스, L(Low) 클래스 및 VL(Very Low) 클래스로 설정되는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 단계 (7)에서는,
상기 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스가 VH 클래스 또는 H 클래스일 경우, 상기 후보 블록을 산불 연기 블록으로 결정하고,
상기 제2 누적 확률 히스토그램을 구성하는 상기 클래스 중 가장 높은 확률을 가진 클래스가 VL 클래스 또는 L 클래스일 경우, 상기 후보 블록을 비 연기(non-smoke) 블록으로 결정하는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
- 제11항에 있어서,
(8) 상기 결정된 연기 블록에 대하여 상기 연기 블록과 상기 비 연기 블록을 식별할 수 있는 구분표시를 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 랜덤 포레스트 분류 기법을 이용한 산불연기 감지 방법.
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