KR102104756B1 - A smart cctv system for fire detection and fire alarm and a method for monitoring fire using the same - Google Patents
A smart cctv system for fire detection and fire alarm and a method for monitoring fire using the same Download PDFInfo
- Publication number
- KR102104756B1 KR102104756B1 KR1020190109124A KR20190109124A KR102104756B1 KR 102104756 B1 KR102104756 B1 KR 102104756B1 KR 1020190109124 A KR1020190109124 A KR 1020190109124A KR 20190109124 A KR20190109124 A KR 20190109124A KR 102104756 B1 KR102104756 B1 KR 102104756B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- fire
- cctv
- module
- movement path
- information
- Prior art date
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 20
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 claims abstract description 14
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 32
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 31
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 28
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 26
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 22
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims description 15
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 14
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 13
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 9
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 5
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 5
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 2
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 7
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 5
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 5
- LELOWRISYMNNSU-UHFFFAOYSA-N hydrogen cyanide Chemical compound N#C LELOWRISYMNNSU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 2
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 206010000369 Accident Diseases 0.000 description 1
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- -1 Class A Chemical class 0.000 description 1
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- KRHYYFGTRYWZRS-UHFFFAOYSA-N Fluorane Chemical compound F KRHYYFGTRYWZRS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N Hydrochloric acid Chemical compound Cl VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 229910000040 hydrogen fluoride Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 239000000123 paper Substances 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 229920003002 synthetic resin Polymers 0.000 description 1
- 239000000057 synthetic resin Substances 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/12—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions
- G08B17/125—Actuation by presence of radiation or particles, e.g. of infrared radiation or of ions by using a video camera to detect fire or smoke
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/20—Ensemble learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G06N3/0454—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/06—Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
- G08B21/0205—Specific application combined with child monitoring using a transmitter-receiver system
- G08B21/0208—Combination with audio or video communication, e.g. combination with "baby phone" function
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/12—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to undesired emission of substances, e.g. pollution alarms
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Fire Alarms (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 스마트 CCTV 시스템에 관한 것으로, 구체적으로는 CCTV 시스템의 촬영유닛에 의하여 획득된 실시간 화재영상을 분석하여 화재의 크기 및 종류 등을 분석하고, 화재의 이동경로를 예상할 수 있는 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템 및 이를 이용한 화재 모니터링 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a smart CCTV system, specifically, analyzing the real-time fire image acquired by the shooting unit of the CCTV system to analyze the size and type of the fire, and to detect a fire that can predict the movement path of the fire and It relates to a smart CCTV system that performs warning and a fire monitoring method using the same.
화재에 의한 재난은 주변에서 가장 빈번히 발생하는 재난이며, 대형 화재의 경우, 대부분 초기 대응이 이루어지지 않아서 발생되는 경우가 많다.Disasters caused by fires are the most frequently occurring disasters in the surroundings, and in the case of large-scale fires, most of them are caused by the lack of initial response.
즉, 화재는 초기 대응이 제대로 이루어지지 않으면 물질적 재산은 물론이며, 인명의 피해까지 필연적으로 수반되는 재난이다. In other words, a fire is a disaster that inevitably involves damage to humans as well as material property if the initial response is not properly made.
이와 같은 화재를 연소대상물에 의해 분류해 보면, 일반화재(A급 화재)와 가연성 액체 및 기체 화재(B급 화재)와 전기화재(C급 화재), 금속화재(D급 화재)로 분류할 수 있으며, 여기서 A급, B급, C급 화재와 같이 탄화수소가 포함된 가연물의 연소로 발생되는 화재를 탄화수소계열 화재(Hydrocarbon fire)라고 하고, D급 화재는 비탄화수소계열 화재(Non Hydrocarbon fire)라고 한다.If these fires are classified by the objects to be burned, they can be classified into general fires (class A fires), combustible liquid and gas fires (class B fires), electric fires (class C fires), and metal fires (class D fires). Here, fires caused by combustion of combustibles containing hydrocarbons, such as Class A, Class B, and Class C fires are called Hydrocarbon fires, and Class D fires are called Non Hydrocarbon fires. do.
이때 탄화수소계열 화재는 화재 사고 중 흔히 접할 수 있는 재난으로써, 종이, 목재, 합성수지 또는 가연성 액체 등이 연소되면서 연기와 불꽃이 발생된다. At this time, a hydrocarbon-based fire is a disaster commonly encountered during a fire accident, and smoke and sparks are generated as paper, wood, synthetic resin, or combustible liquids are burned.
또한, 비 탄화수소계열 화재는 불꽃의 일렁임과 파장을 갖고 있지 않으며, 자연 연소 상태를 유지하지 않고, 급속하게 전이되는 특성이 있다.In addition, non-hydrocarbon fires do not have sparks and wavelengths of flame, do not maintain a natural combustion state, and have a property of rapidly transitioning.
이러한 화재 재난의 특성을 이용하여 화재의 발생을 미연에 감지하고 이를 주변에 알림으로써, 인명과 재산의 피해를 최소화할 수 있는 열 감지기, 연기 감지기, 복합형 감지기 및 불꽃 감지기 등의 감지장치(센서)가 개발되어 왔다.By using the characteristics of the fire disaster, it is possible to detect the occurrence of a fire in advance and notify it to the surroundings, thus detecting devices such as heat detectors, smoke detectors, complex detectors, and flame detectors that can minimize the damage to human life and property. ) Has been developed.
그러나 언급된 감지장치를 이용하여 화재를 감지하고, 이를 통보하여 관할처 직원이 출동한다고 하더라도, 이미 화재의 진행이 상당히 이루어진 상태이기 때문에 대형 화재를 면하기 어려운 문제점이 있다.However, even if a fire is detected using the above-mentioned sensing device and notified by an employee of the competent authority, there is a problem in that it is difficult to avoid a large-scale fire because the fire has already progressed considerably.
한편 하기 선행기술문헌에는 적외선카메라와 어안렌즈를 이용하여 화재가 발생될 수 있는 가능성이 있는 단계에서부터 이를 감지하여 화재발생 가능성이 있으면, 환기구를 개방하여 과열된 기기를 냉방시키고, 화재가 발생하는 경우 자가적으로 소화물질을 분사하여 화재를 진화하는 화재감지시스템에 관한 내용만 개시하고 있을 뿐 본 발명의 기술적 요지는 개시하고 있지 않다.On the other hand, in the following prior art documents, if there is a possibility of a fire by detecting it from a stage where a fire may occur using an infrared camera and a fish-eye lens, the ventilation hole is opened to cool the overheated device, and when a fire occurs Only the contents of the fire detection system for extinguishing a fire by injecting a fire extinguishing material by itself are disclosed, but the technical subject of the present invention is not disclosed.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템 및 이를 이용한 화재 모니터링 방법은 화재발생 여부 및 화재의 종류를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 향후 화재의 진행경로 또한 예측할 수 있는 영상분석 기반의 스마트 화재 모니터링 시스템 및 방법을 제공하는 것이다. A smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention and a fire monitoring method using the same can not only understand whether a fire has occurred and the type of fire, but also analyze video based on predicting the future course of a fire. It is to provide a smart fire monitoring system and method.
또한 화재발생 여부 및 화재의 종류를 판단하기 위한 알고리즘을 딥러닝을 통하여 생성함으로써 좀 더 정확한 판단이 가능한 영상분석 기반의 스마트 화재 모니터링 시스템 및 방법을 제공하는 것이다. In addition, by providing an algorithm for determining whether a fire has occurred and the type of fire through deep learning, it is to provide a smart fire monitoring system and method based on image analysis capable of more accurate determination.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 CCTV 시스템은 복수의 CCTV 및 응급기관서버를 포함하는 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템에 관한 것으로, 상기 CCTV는 촬영유닛, 풍향센서, 풍속센서, 유해물질 감지센서, 통신유닛 및 경고유닛을 포함하는 CCTV 감시장치; 및 상기 CCTV 감시장치로부터 전달받은 실시간 정보에 기초하여 발생된 화재를 분석하는 CCTV 제어장치;를 포함하고, 상기 CCTV 제어장치는, 상기 촬영유닛이 획득한 실시간 영상정보 및 상기 유해물질 감지센서가 획득한 유해물질 정보에 기초하여 미리 학습된 제1 알고리즘을 통해 화재의 발생여부를 판별하는 화재발생여부 판단모듈; 상호 인접한 복수의 CCTV가 획득한 실시간 복수의 영상정보 및 제1 저장모듈에 저장된 상기 복수의 CCTV 주변의 지도정보에 기초하여 화재의 발화지 및 현재까지의 화재의 이동경로를 생성하는 화재이동경로 생성모듈; 상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지 및 상기 유해물질정보에 기초하여 미리 학습된 제2 알고리즘을 통해 화재의 종류를 판별하는 화재종류 판단모듈; 및 상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지, 상기 현재까지의 화재의 이동경로, 상기 유해물질정보, 상기 풍향센서가 획득한 풍향 및 상기 풍속센서가 획득한 풍속에 기초하여 미리 학습된 제3 알고리즘을 통해 화재의 향후 이동경로를 예측하는 화재이동경로 예측모듈; 상기 화재발생여부 판단모듈, 화재이동경로 생성모듈, 화재종류 판단모듈 및 화재이동경로 예측모듈 중 적어도 하나에 기초하여 경고신호를 생성하는 경고신호 생성모듈; 상기 복수의 CCTV로부터 전달받은 과거의 정보 및 상기 과거의 정보에 대응되는 과거의 화재의 발생정보로 구성되는 트레이닝 세트를 저장하는 제2 저장모듈; 및 다수의 노드를 포함하는 신경망 구조로 구성되어 상기 제2 저장모듈에 저장된 트레이닝 세트에 기초하여 상기 제1 알고리즘, 제2 알고리즘 및 제3 알고리즘을 생성하는 기계학습모듈;을 포함한다.Smart CCTV system according to an embodiment of the present invention relates to a smart CCTV system that performs a fire detection and warning including a plurality of CCTV and emergency engine server, the CCTV is a shooting unit, wind direction sensor, wind speed sensor, harmful substances CCTV monitoring device including a detection sensor, a communication unit and a warning unit; And a CCTV control device that analyzes a fire generated based on real-time information received from the CCTV monitoring device, wherein the CCTV control device acquires real-time image information and the harmful substance detection sensor acquired by the photographing unit. A fire occurrence determination module for determining whether a fire has occurred through a first algorithm learned in advance based on one hazardous substance information; Creating a fire movement path that generates a fire ignition site and a moving path of a fire to date based on real-time multiple video information obtained by a plurality of mutually adjacent CCTVs and map information around the plurality of CCTVs stored in the first storage module. module; A fire type determination module for determining the type of fire through a second algorithm previously learned based on the real-time image information, the ignition location of the fire, and the harmful substance information; And a third algorithm previously learned on the basis of the real-time image information, the fire ignition location, the path of the fire to date, the harmful substance information, the wind direction obtained by the wind direction sensor, and the wind speed obtained by the wind speed sensor. Fire movement path prediction module to predict the future movement path of the fire through; A warning signal generation module for generating a warning signal based on at least one of the fire occurrence determination module, fire movement path generation module, fire type determination module, and fire movement path prediction module; A second storage module for storing a training set comprising past information received from the plurality of CCTVs and past fire occurrence information corresponding to the past information; And a machine learning module configured with a neural network structure including a plurality of nodes and generating the first algorithm, the second algorithm, and the third algorithm based on the training set stored in the second storage module.
상기 기계학습모듈은, 상기 제2 저장모듈에 저장된 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로를 제1 입력인자로 정의하고, 상기 제1 입력인자와 대응되는 화재의 발생 여부에 대한 판단결과 정보를 제1 출력인자로 정의하되, 상기 제1 입력인자 및 상기 제1 출력인자 사이에는 복수 개의 노드를 포함하는 제1 신경망이 구성되고, 상기 제1 신경망에 포함되는 복수의 각 노드에 설정된 함수들의 가중치를 기계학습을 통하여 도출하여 상기 제1 입력인자 및 상기 제1 출력인자 사이의 상관관계인 제1 알고리즘을 생성하는 제1 기계학습모듈; 상기 제2 저장모듈에 저장된 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로를 제2 입력인자로 정의하고, 상기 제2 입력인자와 대응되는 화재의 종류에 대한 판단결과 정보를 제2 출력인자로 정의하되, 상기 제2 입력인자 및 상기 제2 출력인자 사이에는 복수 개의 노드를 포함하는 제2 신경망이 구성되고, 상기 제2 신경망에 포함되는 복수의 각 노드에서 설정된 함수들의 가중치를 기계학습을 통하여 도출하여 상기 제2 입력인자 및 상기 제2 출력인자 사이의 상관관계인 제2 알고리즘을 생성하는 제2 기계학습모듈; 및 상기 제2 저장모듈에 저장된 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로를 제3 입력인자로 정의하고, 상기 제3 입력인자와 대응되는 화재의 예상이동경로에 대한 예측결과 정보를 제3 출력인자로 정의하되, 상기 제3 입력인자 및 상기 제3 출력인자 사이에는 복수 개의 노드를 포함하는 제3 신경망이 구성되고, 상기 제3 신경망에 포함되는 복수의 각 노드에서 설정된 함수들의 가중치를 기계학습을 통하여 도출하여 상기 제3 입력인자 및 상기 제3 출력인자 사이의 상관관계인 제3 알고리즘을 생성하는 제3 기계학습모듈;을 포함하는 것이 바람직하다.The machine learning module defines, as a first input factor, a size of a flame stored in the second storage module, a motion of a flame, a motion of a smoke, a wind direction, a wind speed, harmful substance information, a fire path of a fire and a fire, and the A first neural network including a plurality of nodes is configured between the first input factor and the first output factor, although information on the result of the determination as to whether a fire corresponding to the first input factor has occurred is defined as a first output factor. , A first machine learning module that derives weights of functions set in a plurality of nodes included in the first neural network through machine learning to generate a first algorithm that is a correlation between the first input factor and the first output factor. ; The size of the flame stored in the second storage module, the motion of the flame, the motion of the smoke, the wind direction, the wind speed, the harmful substance information, the ignition path and the movement path of the fire are defined as second input factors, and correspond to the second input factors. The determination result information on the type of fire to be defined is defined as a second output factor, and a second neural network including a plurality of nodes is formed between the second input factor and the second output factor, and included in the second neural network. A second machine learning module that derives weights of functions set in each of the plurality of nodes through machine learning to generate a second algorithm that is a correlation between the second input factor and the second output factor; And the size of the flame stored in the second storage module, the motion of the flame, the motion of the smoke, the wind direction, the wind speed, the harmful substance information, the ignition path of the fire and the fire are defined as third input factors, and the third input factors A third neural network including a plurality of nodes is formed between the third input factor and the third output factor while defining the prediction result information on the predicted movement path of the corresponding fire as a third output factor, and the third A third machine learning module that derives weights of functions set in a plurality of nodes included in a neural network through machine learning to generate a third algorithm that is a correlation between the third input factor and the third output factor. It is preferred.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 모니터링 방법은 복수의 CCTV 및 응급기관서버를 포함하는 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템을 이용한 화재 모니터링 방법에 관한 것으로, 상기 CCTV는 촬영유닛, 풍향센서, 풍속센서, 유해물질 감지센서, 통신유닛 및 경고유닛을 포함하는 CCTV 감시장치; 및 상기 CCTV 감시장치로부터 전달받은 실시간 정보에 기초하여 발생된 화재를 분석하는 CCTV 제어장치;를 포함하고, CCTV 제어장치의 제1 통신모듈이 상기 CCTV 감시장치로부터 실시간 화재정보를 획득하는 단계; CCTV 제어장치의 화재발생여부 판단모듈이 상기 촬영유닛이 획득한 실시간 영상정보 및 상기 유해물질 감지센서가 획득한 유해물질 정보에 기초하여 미리 기계학습된 제1 알고리즘을 통해 화재의 발생여부를 판별하는 단계; CCTV 제어장치의 화재이동경로 생성모듈이 상호 인접한 복수의 CCTV가 획득한 실시간 복수의 영상정보 및 CCTV 주변의 지도정보에 기초하여 화재의 발화지 및 현재까지의 화재의 이동경로를 생성하는 단계; CCTV 제어장치의 화재종류 판단모듈이 상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지 및 상기 유해물질정보에 기초하여 미리 기계학습된 제2 알고리즘을 통해 화재의 종류를 판별하는 단계; CCTV 제어장치의 화재이동경로 예측모듈이 상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지, 상기 현재까지의 화재의 이동경로, 상기 유해물질정보, 상기 풍향센서가 획득한 풍향 및 상기 풍속센서가 획득한 풍속에 기초하여 미리 기계학습된 제3 알고리즘을 통해 화재의 향후 이동경로를 예측하는 단계; CCTV 제어장치의 경고신호 생성모듈이 상기 화재발생여부 판단모듈, 화재이동경로 생성모듈, 화재종류 판단모듈 및 화재이동경로 예측모듈의 결과 중 적어도 하나에 기초하여 경고신호를 생성하는 단계;를 포함한다.Fire monitoring method according to an embodiment of the present invention relates to a fire monitoring method using a smart CCTV system that performs fire detection and warning including a plurality of CCTV and emergency engine servers, wherein the CCTV is a shooting unit, a wind direction sensor, CCTV monitoring device including wind speed sensor, hazardous substance detection sensor, communication unit and warning unit; And CCTV control device for analyzing the fire generated on the basis of the real-time information received from the CCTV monitoring device; including, the first communication module of the CCTV control device to obtain real-time fire information from the CCTV monitoring device; The fire detection unit of the CCTV control device determines whether a fire has occurred through the first algorithm learned in advance based on the real-time image information acquired by the photographing unit and the harmful substance information acquired by the hazardous substance detection sensor. step; A fire movement path generation module of the CCTV control unit generating a fire ignition location and a movement path of the fire to date based on real-time multiple image information obtained by a plurality of adjacent CCTVs and map information around the CCTV; Determining the type of fire through a second algorithm learned in advance based on the real-time image information, the fire ignition location, and the harmful substance information by the fire type determination module of the CCTV control device; The fire movement path prediction module of the CCTV control device provides the real-time image information, the fire ignition location, the movement path of the fire to date, the harmful substance information, the wind direction obtained by the wind direction sensor, and the wind speed obtained by the wind speed sensor. Predicting a future moving path of the fire through a third machine-learned algorithm based on the; And a warning signal generation module of the CCTV control device generating a warning signal based on at least one of the results of the fire occurrence determination module, the fire movement path generation module, the fire type determination module, and the fire movement path prediction module. .
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템 및 이를 이용한 화재 모니터링 방법은 감시장치로부터 전달받은 화재정보를 실시간 정확하게 분석함으로써 신속한 경고를 통하여 화재 발생 구역의 인명을 신속히 대피시킬 수 있는 효과가 있다.A smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention and a fire monitoring method using the same can quickly evacuate the life of a fire-generating area through rapid warning by accurately analyzing fire information received from a monitoring device in real time. It has the effect.
아울러, 화재의 심각도, 화재의 종류 및 화재의 예상 이동경로 등의 분석정보를 추출하여 소방서 등의 외부 응급기관서버에 신속히 전달해줌으로써 외부 응급기관에서의 화재 진압에 도움을 줄 수 있는 효과를 기대할 수 있다. In addition, by extracting analysis information such as the severity of the fire, the type of fire, and the expected path of the fire, it can be quickly delivered to an external emergency engine server, such as a fire department, to expect an effect that can help in extinguishing a fire in an external emergency engine. have.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템의 기본적인 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에서의 CCTV 감시장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 3은 도 1에서의 CCTV 제어장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 4 내지 도 6은 도 3에서의 기계학습모듈의 구성을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 CCTV 시스템을 이용한 화재 모니터링 방법을 시계열적으로 특정한 플로우차트이다. 1 is a block diagram showing the basic configuration of a smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram briefly showing the configuration of the CCTV monitoring device in FIG. 1.
FIG. 3 is a block diagram briefly showing the configuration of a CCTV control device in FIG. 1.
4 to 6 are conceptual diagrams for explaining the configuration of the machine learning module in FIG. 3.
7 is a flowchart illustrating a time-series specifying a fire monitoring method using a smart CCTV system according to an embodiment of the present invention.
첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. The preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar elements are assigned the same reference numbers regardless of the reference numerals, and redundant description thereof will be omitted.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In addition, in the description of the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related known technologies may obscure the subject matter of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted. In addition, it should be noted that the accompanying drawings are only for easy understanding of the spirit of the present invention and should not be interpreted as limiting the spirit of the present invention by the accompanying drawings.
이하 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템에 대하여 설명하도록 한다.Hereinafter, a smart CCTV system performing fire detection and warning according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 6.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이 복수 개의 CCTV 및 응급기관서버(300)를 포함하도록 구성되며, 복수 개의 CCTV 각각은 CCTV 감시장치(100) 및 CCTV 제어장치(200)를 포함하도록 구성된다. Smart CCTV system for performing fire detection and warning according to an embodiment of the present invention is configured to include a plurality of CCTV and
CCTV의 구성인 CCTV 감시장치(100)는 화재의 발생 여부 등을 감시하기 위한 구성으로 도 2에 도시된 바와 같이 촬영유닛(110), 풍향센서(120), 풍속센서(130), 유해물질 감지센서(140), 통신유닛(150), 경고유닛(160) 및 촬영제어유닛(170) 등을 포함할 수 있다.The
CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(110)은 화재의 발생 및 진행과 관련된 영상을 획득하는 구성으로, 광학 렌즈, 이미지 센서, 배율조정부, 회전부 등으로 구성될 수 있다. The
이미지 센서는 광학 렌즈에 의하여 유입된 영상을 픽셀 단위의 이미지 신호로 변환하는 기능을 수행하는 구성이며, 배율조정부는 광학 렌즈를 전후 방향으로 이동시켜 이미지 센서에 유입된 영상의 배율을 조절하는 기능을 수행하여 광학 줌인/아웃(Zoom-In/Out)이 가능하도록 하는 구성이며, 회전부는 촬영유닛(110) 자체를 전후 및 좌우방향으로 회전시키는 기능을 수행한다. The image sensor is a component that converts the image introduced by the optical lens into an image signal in units of pixels, and the magnification adjuster moves the optical lens in the front-rear direction to adjust the magnification of the image introduced into the image sensor. It is configured to enable optical zoom-in / out, and the rotating unit performs a function of rotating the photographing
CCTV 감시장치(100)의 풍항센서(120) 및 풍속센서(130)는 각각 감시장치(100) 주변의 바람의 방향 및 속도를 검출하는 기능을 수행한다. The
CCTV 감시장치(100)의 유해물질 감지센서(140)는 CCTV 주변의 공기를 흡입하고, 흡입된 공기에 포함된 유해물질의 종류를 식별하고, 식별된 유해물질의 농도를 측정하는 기능을 수행한다. The hazardous
이러한 유해물질 감지센서(140)에 의해 식별이 가능한 유해물질은 이산화탄소(CO2), 일산화탄소(CO), 염화수소(HCl), 염소(Cl2), 불화수소가스(HF), 이산화황(SO2), 황화수소(H2S), 시안화수소(HCN:hydrogen cyanide) 및 암모니아(NH3) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.Hazardous substances that can be identified by the hazardous
CCTV 감시장치(100)의 통신유닛(150)은 상술한 촬영유닛(110), 풍향센서(120), 풍속센서(130) 및 유해물질 감지센서(140)가 각각 검출한 정보를 CCTV 제어장치(200)로 송신하거나 또는 CCTV 제어장치(200)에서 송신하는 신호들을 전달받는 기능을 수행한다. The
CCTV 감시장치(100)의 경고유닛(160)은 CCTV 제어장치(200)로부터 전달받은 경고신호에 기초하여 경고메시지 등을 출력하는 기능을 수행하는 구성으로, 경고음 및 경고음성 등을 출력할 수 있는 스피커 등을 들 수 있다.The
CCTV 감시장치(100)의 촬영제어유닛(170)은 촬영유닛(110)의 동작을 제어하는 기능을 수행하는 구성으로, 상술한 이미지 센서, 배율조정부 및 회전부 중 적어도 하나를 제어하는 기능을 수행한다. The
즉, 촬영제어유닛(170)은 촬영유닛(110)의 이미지 센서에서 출력되는 디지털 영상의 생성을 제어하는 기능을 수행할 수 있으며, 예를 들어 영상의 초당 프레임수, 디지털 영상의 압축률 등을 설정하는 기능을 수행할 수 있으며, 사용자의 설정에 의하여 이미지 센서에서 출력되는 영상의 설정을 제어할 수도 있으며, CCTV 제어장치(200)로부터 전달되는 제어신호에 기초하여 동작할 수도 있다. That is, the
또한 촬영제어유닛(170)은 배율조정부 및 회전부의 구동을 제어하는 기능을 수행할 수 있으며, 이러한 제어는 사용자의 설정에 의하여 수행될 수도 있으며, 후술할 CCTV 제어장치(200)로부터 전달되는 제어신호에 기초하여 동작할 수도 있다. In addition, the
CCTV 제어장치(200)는 CCTV 감시장치(100)로부터 전달받은 실시간 정보에 기초하여 발생된 화재를 분석하고, 분석결과를 응급기관서버(300) 등에 전달하는 기능을 수행한다. The
이러한 CCTV 제어장치(200)는 도 3에 도시된 바와 같이 통신모듈(210), 저장모듈(220), 화재발생여부 판단모듈(230), 화재이동경로 생성모듈(240), 화재종류 판단모듈(250), 화애이동경로 예측모듈(260), 기계학습모듈(280) 및 디스플레이 모듈(290)을 포함하도록 구성된다.As shown in FIG. 3, the
CCTV 제어장치(200)의 통신모듈(210)은 외부의 다른 구성들과의 통신을 위하여 마련된 구성으로, 다른 CCTV 들과의 통신을 수행하기 위한 제1 통신모듈(211) 및 소방서 등의 응급기관서버(300)와 통신을 수행하기 위한 제2 통신모듈(212)로 구분될 수 있다.The communication module 210 of the
CCTV 제어장치(200)의 저장모듈(220)는 도 3에 도시된 바와 같이 제1 저장모듈(221) 및 제2 저장모듈(222)로 구분될 수 있는데, 제1 저장모듈(221)은 상기 해당 CCTV 뿐만 아니라 해당 CCTV 인근의 복수 개의 CCTV가 설치된 지역과 그 주변의 지도 및 지형 정보를 저장하고 있는 구성이다.The storage module 220 of the
또한 제2 저장모듈(222)은 해당 CCTV 및 인근의 복수 개의 CCTV로부터 전달받은 과거의 정보 및 상기 과거의 정보에 대응되는 과거의 화재의 발생정보로 구성되는 트레이닝 세트, 즉 일종의 빅데이터를 저장하고 있는 구성이다. In addition, the
CCTV 제어장치(200)의 화재발생여부 판단모듈(230)은 CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(110)이 획득한 실시간 영상정보 및 CCTV 감시장치(100)의 유해물질 감지센서(140)가 획득한 유해물질 정보에 기초하여 화재의 발생여부를 판별하는 기능을 수행하며, 이러한 판별은 미리 학습된 제1 알고리즘을 통하여 수행되는데 이에 대한 자세한 내용은 후술하도록 한다. The
CCTV 제어장치(200)의 화재이동경로 생성모듈(240)은 상호 인접한 복수개의 CCTV에 각각 포함된 촬영유닛(110)이 획득한 복수의 실시간 영상정보 및 제1 저장모듈(221)에 저장된 CCTV 설치영역 주변의 지도정보에 기초하여 화재의 발화지 및 발화시점부터 현재까지의 화재의 이동경로를 생성하는 기능을 수행한다. The fire movement
CCTV 제어장치(200)의 화재종류 판단모듈(250)은 CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(110)이 획득한 실시간 영상정보, 화재이동경로 생성모듈(240)이 추출한 화재의 발화지 및 CCTV 감시장치(100)의 유해물질 감지센서(140)가 획득한 유해물질정보에 기초하여 화재의 종류를 판별하는 기능을 수행하며, 이러한 판별은 미리 학습된 제2 알고리즘을 통하여 수행되는데 이에 대한 자세한 내용은 후술하도록 한다. The fire
CCTV 제어장치(200)의 화재이동경로 예측모듈(260)은 CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(110)이 획득한 실시간 영상정보와, 화재이동경로 생성모듈(240)이 파악한 화재의 발화지와 발화시점부터 현재까지의 화재의 이동경로와, CCTV 감시장치(100)의 유해물질 감지센서(140)가 획득한 유해물질정보와, CCTV 감시장치(100)의 풍향센서(120) 및 풍속센서(130)가 각각 획득한 풍향정보 및 풍속정보에 기초하여 화재의 향후 이동경로를 예측하는 기능을 수행하며, 이러한 예측은 미리 학습된 제3 알고리즘을 통하여 수행되는데 이에 대한 자세한 내용은 후술하도록 한다.The fire movement
CCTV 제어장치(200)의 경고신호 생성모듈(270)은 상술한 화재발생여부 판단모듈(230), 화재이동경로 생성모듈(240), 화재종류 판단모듈(250) 및 화재이동경로 예측모듈(260) 중 적어도 하나에 기초하여 경고신호를 생성하는 기능을 수행한다. The warning
CCTV 제어장치(200)의 경고신호 생성모듈(270)에서 생성된 경고신호는 CCTV 제어장치(200)의 제2 통신모듈(212)을 통하여 소방서 등의 응급기관서버(300)로 송신되며, 응급기관서버(300)는 CCTV 제어장치(200)에서 분석된 화재발생여부, 화재의 종류, 현재까지의 화재의 이동경로 및 향후 화재의 예측이동경로 등을 고려하여 화재에 대한 정확한 사전정보를 확인할 수 있으며, 이를 통하여 화재의 진압을 위한 최적의 솔루션을 신속하게 정확하게 준비할 수 있다.The warning signal generated by the warning
또한 CCTV 제어장치(200)의 경고신호 생성모듈(270)에서 생성된 경고신호는 제1 통신모듈(211)을 통하여 CCTV 감시장치(100)로 전달될 수 있으며, 이 경우 CCTV 감시장치(100)의 경고유닛(160)은 화재발생 경고음 및 메시지를 출력함으로써 CCTV가 설치된 영역 주변의 사람들의 신속한 대피를 담보할 수 있다.In addition, the warning signal generated by the warning
특히 현재의 화재 발생 지역에 설치된 CCTV 뿐만 아니라 CCTV 제어장치(200)의 화재이동경로 예측모듈(260)에 의하여 예측된 향후 화재이동경로의 지역에 설치된 CCTV에도 경고신호를 전달함으로써 아직 화재의 피해가 없지만 향후 피해가 예상되는 지역의 사람들로 하여금 미리 대피시키도록 할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. In particular, the damage to the fire is still caused by transmitting a warning signal to the CCTV installed in the area of the future fire movement route predicted by the fire movement
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템에서의 화재 발생 여부의 판단, 화재의 종류의 판단 및 화재이동경로의 예측은 기계학습, 구체적으로는 딥러닝(Deep Learning)에 의하여 생성된 알고리즘에 기초하여 이루어진다. On the other hand, in the smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention, the determination of whether a fire has occurred, the type of fire, and the prediction of the fire movement path are machine learning, specifically deep learning. Learning).
이를 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템은 기계학습모듈(280)을 구비하는데, 이러한 기계학습모듈(280)은 상술한 CCTV 제어장치(200)에 구비되고 다수의 노드를 포함하는 신경망 구조로 구성되어 제2 저장모듈(222)에 저장된 빅데이터인 트레이닝 세트에 기초하여 상기 제1 알고리즘, 제2 알고리즘 및 제3 알고리즘을 생성하는 기능을 수행한다. To this end, a smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention includes a
특히 CCTV 제어장치(200)의 기계학습모듈(280)은 상술한 제1 알고리즘, 제2 알고리즘 및 제3 알고리즘을 각각 생성하기 위한 제1 기계학습모듈(281), 제2 기계학습모듈(282) 및 제3 기계학습모듈(283)을 포함하도록 구성된다. In particular, the
제1 기계학습모듈(281)은 제2 저장모듈(222)에 저장된 트레이닝 세트에 기초하여 제1 알고리즘을 생성하는데, 도 4에 도시된 바와 같이 제1 입력인자(281a), 제1 출력인자(281b) 및 제1 신경망(281c)를 포함하도록 구성된다.The first
제1 입력인자(281a)는 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로로 정의될 수 있고, 제1 출력인자(281b)는 제1 입력인자(281a)와 대응되는 화재의 발생 여부에 대한 판단결과 정보로 정의된다. The
제1 신경망(281c)은 상기 제1 입력인자(281a) 및 상기 제1 출력인자(281b) 사이에 형성되되 복수 개의 노드(node)를 포함하는 구성으로, 각 노드마다 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias)를 포함하는 함수들이 정의되며, 상기 제1 신경망(281c)에 포함되는 복수의 각 노드에 설정된 함수들의 최적의 가중치 및 바이어스를 딥러닝을 통하여 도출하여 상기 제1 입력인자(281a) 및 상기 제1 출력인자(281b) 사이의 상관관계인 제1 알고리즘을 생성하게 된다.The first
제2 기계학습모듈(282)은 제2 저장모듈(222)에 저장된 트레이닝 세트에 기초하여 제2 알고리즘을 생성하는데, 도 5에 도시된 바와 같이 제2 입력인자(282a), 제2 출력인자(282b) 및 제2 신경망(282c)를 포함하도록 구성된다.The second
제2 입력인자(282a)는 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로로 정의될 수 있고, 제2 출력인자(282b)는 제2 입력인자(282a)와 대응되는 화재의 종류에 대한 판단결과 정보로 정의된다. The
제2 신경망(282c)은 상기 제2 입력인자(282a) 및 상기 제2 출력인자(282b) 사이에 형성되되 복수 개의 노드(node)를 포함하는 구성으로, 각 노드마다 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias)를 포함하는 함수들이 정의되며, 상기 제2 신경망(282c)에 포함되는 복수의 각 노드에 설정된 함수들의 최적의 가중치 및 바이어스를 딥러닝을 통하여 도출하여 상기 제2 입력인자(282a) 및 상기 제2 출력인자(282b) 사이의 상관관계인 제2 알고리즘을 생성하게 된다.The second
제3 기계학습모듈(283)은 제2 저장모듈(222)에 저장된 트레이닝 세트에 기초하여 제3 알고리즘을 생성하는데, 도 6에 도시된 바와 같이 제3 입력인자(283a), 제3 출력인자(283b) 및 제3 신경망(283c)를 포함하도록 구성된다.The third
제3 입력인자(283a)는 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로로 정의될 수 있고, 제3 출력인자(283b)는 제3 입력인자(283a)와 대응되는 화재의 예상이동경로에 대한 예측결과 정보로 정의된다. The
제3 신경망(283c)은 상기 제3 입력인자(283a) 및 상기 제3 출력인자(283b) 사이에 형성되되 복수 개의 노드(node)를 포함하는 구성으로, 각 노드마다 가중치(Weight) 및 바이어스(Bias)를 포함하는 함수들이 정의되며, 상기 제3 신경망(283c)에 포함되는 복수의 각 노드에 설정된 함수들의 최적의 가중치 및 바이어스를 딥러닝을 통하여 도출하여 상기 제3 입력인자(283a) 및 상기 제3 출력인자(283b) 사이의 상관관계인 제3 알고리즘을 생성하게 된다.The third
한편, 앞에서는 별도로 언급하지 않았으나 화재이동경로 생성모듈(240) 또한 기계학습, 즉 딥러닝을 통해 설정된 알고리즘에 기초하여 화재의 이동경로를 생성하는 것도 가능하다. On the other hand, although not previously mentioned, the fire movement
나아가, 하나의 신경망을 이용하여 상기 화재발생여부, 화재종류 및 예상 화재이동경로를 한꺼번에 판단 및 예측할 수 있는 알고리즘을 생성하는 것도 가능하다. Furthermore, it is also possible to generate an algorithm capable of determining and predicting whether or not the fire has occurred, the type of fire, and the expected fire movement path at a time using one neural network.
구체적으로 입력인자를 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로로 정의하고, 출력인자를 3개를 구비하되 구체적으로 입력인자와 대응되는 화재의 발생 여부에 대한 판단결과 정보, 화재의 종류에 대한 판단결과 정보 및 화재의 예상이동경로에 대한 예측결과 정보로 정의하고, 상기 입력인자와 출력인자 사이에 복수 개의 노드를 포함하는 신경망을 구축한 후 딥러닝을 수행하여 알고리즘을 생성할 수 있다. Specifically, the input factors are defined as the size of the flame, the movement of the flame, the movement of the smoke, the wind direction, wind speed, harmful substance information, the ignition location and the movement path of the fire, and three output factors are provided, but specifically correspond to the input factors. It defines the result of the determination of whether a fire is occurring, the result of the determination of the type of fire, and the prediction of the predicted path of the fire, and a neural network including a plurality of nodes between the input and output factors. After building, you can create algorithms by performing deep learning.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템의 CCTV 제어장치(200)는 화재발생여부, 화재의 종류, 화재의 이동경로 및 화재의 예측이동경로 등을 화면에 출력하는 디스플레이 모듈(290)을 더 포함할 수 있다.In addition, the
특히 CCTV 제어장치(200)의 디스플레이 모듈(290)은 제2 저장모듈(222)에 저장된 해당 지역의 지도에 화재의 이동경로 및 화재의 예측이동경로를 매핑(Mapping)하여 출력하는 것도 가능할 것이다. In particular, the
아울러 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템은 CCTV 화재진압장치를 더 포함할 수 있다. In addition, the smart CCTV system for performing fire detection and warning according to an embodiment of the present invention may further include a CCTV fire suppression device.
이러한 CCTV 화재진압장치는 화재 발생 영역에 소화물질을 분사하기 위한 노즐을 포함하며, 특히 CCTV 제어장치(200)가 CCTV 화재진압장치를 이용하여 화재의 진압이 가능하다고 판단하면 CCTV 화재진압장치에 구비된 노즐을 통하여 소화물질을 분사함으로써 화재를 진압할 수 있다. Such a CCTV fire suppression device includes a nozzle for spraying extinguishing material into a fire-producing area. In particular, when the
특히, CCTV 화재진압장치는 서로 상이한 타입의 소화 물질을 분사하는 복수의 노즐 및 노즐의 분사 방향을 조절하기 위한 방향 조절 수단이 구비될 수도 있으며, 이를 통해 CCTV 화재진압장치는 CCTV 제어장치(200)의 제어 신호에 기초하여 서로 다른 소화 물질을 분사하는 복수의 노즐을 이용하여 동시 또는 순차적으로 구동하여 화재를 진압할 수도 있다.In particular, the CCTV fire suppression device may be provided with a plurality of nozzles for spraying different types of fire extinguishing materials and direction adjusting means for adjusting the injection direction of the nozzles, through which the CCTV fire suppression device is a
나아가 CCTV 화재진압장치는 CCTV 제어장치(200)의 제어 신호에 따라 선택된 노즐을 통해 분사되는 소화 물질의 분사 속도 및 분사량을 동적으로 제어할 수 있다.Furthermore, the CCTV fire suppression apparatus can dynamically control the injection speed and the injection amount of the extinguishing material injected through the selected nozzle according to the control signal of the
아울러 CCTV 화재진압장치는 특정 노즐에 대응하여 충전된 소화 물질이 모두 소진된 경우, 해당 사실을 CCTV 제어장치(200)에 전송할 수도 있는데, 이 경우 CCTV 제어장치(200)는 화재 진압에 사용할 새로운 노즐 즉, 소화 물질을 선택하고, 선택 결과에 따라 CCTV 화재진압장치를 제어할 수도 있으며, 이때 새로운 노즐은 화재의 크기, 종류 등에 기반하여 결정될 수 있다. In addition, the CCTV fire suppression device may transmit the fact to the
아울러 CCTV 제어장치(200)에서 판별한 화재의 크기 및 종류에 따라 CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(10)이 획득하는 영상 이미지의 샘플링 주기를 적응적으로 제어할 수도 있다.In addition, it is possible to adaptively control the sampling period of the video image acquired by the photographing unit 10 of the
예를 들어 CCTV 제어장치(200)가 화재의 크기가 증가하거나 또는 화재의 심각도가 높아진다고 판단할 경우 CCTV 감시장치(100)의 촬영제어유닛(170)으로 하여금 촬영유닛(110)의 이미지 샘플링 주기를 감소시킬 수 있다.For example, when the
이미지 샘플링 주기가 감소하면 단위 시간 동안 보다 많은 영상 정보 획득이 가능해지므로 보다 정확하고 빠르게 화재 정보를 분석할 수 있는 장점이 있다.When the image sampling period decreases, more image information can be acquired during a unit time, so it is possible to analyze fire information more accurately and quickly.
여기서, 화재의 크기는 불꽃의 발생 범위, 연기의 발생 범위 등에 기초하여 결정될 수 있으며, 화재의 심각도는 불꽃의 세기 및 연기속에 포함된 유해 물질의 종류 및 농도 등에 기초하여 결정될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.Here, the size of the fire may be determined based on the range of occurrence of the flame, the range of occurrence of the smoke, etc., and the severity of the fire may be determined based on the intensity of the flame and the type and concentration of harmful substances contained in the smoke, but is not limited thereto. Does not.
나아가 CCTV 제어장치(200)의 화재이동경로 생성모듈(240) 및 화재이동경로 예측모듈(260)의 결과에 기초하여 화재의 진행 방향 및 진행 속도를 식별할 수도 있는데, CCTV 제어장치(200)는 식별된 화재의 진행 방향 및 진행 속도에 기반하여 CCTV 화재진압장치에 구비된 노즐의 분사 방향을 동적으로 제어할 수 있다.Furthermore, the direction and speed of the fire may be identified based on the results of the fire movement
아울러 CCTV 제어장치(200)는 CCTV 감지장치(100)의 촬영유닛(110)에 의하여 촬영된 영상 분석을 통해 물체 및 지형을 식별할 수 있으며, 특히 감지된 물체에 기반하여 감지된 화재 발생 지역의 화재 원인을 추정 또는 결정할 수도 있다. In addition, the
여기서, 화재 원인은 일반 화재, 유류 화재, 전기 화재 및 금속 화재 등을 포함할 수 있으며, CCTV 제어장치(200)는 상기 화재 원인에 기초하여 상술한 CCTV 화재진압장치를 통해 분사되는 소화 물질을 결정할 수 있다. Here, the cause of the fire may include a general fire, an oil fire, an electric fire, a metal fire, etc., and the
이하, 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템을 이용한 화재 모니터링 방법에 대하여 설명하도록 한다.Hereinafter, a fire monitoring method using a smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 7.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템을 이용한 화재 모니터링 방법은 앞서 설명한 기술들의 적용이 모두 가능하며, 앞서 설명한 내용과 중복될 수 있는 내용은 그 자세한 설명을 생략하도록 한다. The fire monitoring method using the smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention can be applied to all of the above-described technologies, and details that may overlap with the above-described contents are omitted. do.
본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템을 이용한 화재 모니터링 방법은 도 7에 도시된 바와 같이 먼저 CCTV 제어장치(200)의 제1 통신모듈(211)이 CCTV 감시장치(100)로부터 실시간 화재정보를 획득하는 단계(S100)가 수행된다.A fire monitoring method using a smart CCTV system that performs fire detection and warning according to an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 7, is the
이후 CCTV 제어장치(200)의 화재발생여부 판단모듈(230)이 상기 CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(110)이 획득한 실시간 영상정보 및 유해물질 감지센서(140)가 획득한 유해물질 정보에 기초하여 미리 기계학습된 제1 알고리즘을 통해 화재의 발생여부를 판별하는 단계(S200) 및 CCTV 제어장치(200)의 화재이동경로 생성모듈(240)이 상호 인접한 CCTV가 획득한 실시간 복수의 영상정보 및 주변의 지도정보에 기초하여 화재의 발화지 및 현재까지의 화재의 이동경로를 생성하는 단계(S300)가 수행된다.Subsequently, the real-time image information obtained by the
이후 CCTV 제어장치(200)의 화재종류 판단모듈(250)이 상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지 및 상기 유해물질정보에 기초하여 미리 기계학습된 제2 알고리즘을 통해 화재의 종류를 판별하는 단계(S400) 및 CCTV 제어장치(200)의 화재이동경로 예측모듈(260)이 상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지, 상기 현재까지의 화재의 이동경로, 상기 유해물질정보, 상기 풍향센서가 획득한 풍향 및 상기 풍속센서가 획득한 풍속에 기초하여 미리 기계학습된 제3 알고리즘을 통해 화재의 향후 이동경로를 예측하는 단계(S500)가 각각 수행된다. Thereafter, the fire
이후 CCTV 제어장치(200)의 경고신호 생성모듈(270)이 상기 화재발생여부 판단모듈(230), 화재이동경로 생성모듈(240), 화재종류 판단모듈(250) 및 화재이동경로 예측모듈(260)의 결과 중 적어도 하나에 기초하여 경고신호를 생성하는 단계(S600)가 수행된다.Afterwards, the warning
이후 CCTV 제어장치(200)의 분석결과를 CCTV 제어장치(200)의 디스플레이 모듈(290)에 출력하는 단계(S700) 및 CCTV 제어장치(200)의 제2 통신모듈(212)을 통하여 경고신호를 CCTV 감시장치(100) 또는 응급기관서버(300)로 송신하는 단계가 수행된다. Subsequently, a warning signal is output through the step (S700) of outputting the analysis result of the
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것이 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다. The embodiments described in the specification and the accompanying drawings are merely illustrative of some of the technical spirit included in the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present specification are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain the present invention, it is obvious that the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. Within the scope of the technical spirit included in the specification and drawings of the present invention, modifications and specific embodiments that can be easily inferred by those skilled in the art are all included in the scope of the present invention. Should be interpreted.
100: CCTV 감시장치
200: CCTV 제어장치
300: 응급기관서버100: CCTV surveillance
200: CCTV control device
300: emergency agency server
Claims (3)
상기 CCTV는 촬영유닛(110), 풍향센서(120), 풍속센서(130), 유해물질 감지센서(140), 통신유닛(150), 경고유닛(160) 및 촬영제어유닛(170)을 포함하는 CCTV 감시장치(100);와, 상기 CCTV 감시장치(100)로부터 전달받은 실시간 정보에 기초하여 발생된 화재를 분석하는 CCTV 제어장치(200); 및 상기 CCTV 제어장치(200)의 제어 신호에 기초하여 화재 발생 지역의 화재를 진압하기 위한 CCTV 화재진압장치;를 포함하고,
상기 CCTV 제어장치(200)는,
상기 촬영유닛(110)이 획득한 실시간 영상정보 및 상기 유해물질 감지센서(140)가 획득한 유해물질 정보에 기초하여 미리 학습된 제1 알고리즘을 통해 화재의 발생여부를 판별하는 화재발생여부 판단모듈(230);
상호 인접한 복수의 CCTV가 획득한 실시간 복수의 영상정보 및 제1 저장모듈(221)에 저장된 상기 복수의 CCTV 주변의 지도정보에 기초하여 화재의 발화지 및 현재까지의 화재의 이동경로를 생성하는 화재이동경로 생성모듈(240);
상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지 및 상기 유해물질정보에 기초하여 미리 학습된 제2 알고리즘을 통해 화재의 종류를 판별하는 화재종류 판단모듈(250); 및
상기 실시간 영상정보, 상기 화재의 발화지, 상기 현재까지의 화재의 이동경로, 상기 유해물질정보, 상기 풍향센서가 획득한 풍향 및 상기 풍속센서가 획득한 풍속에 기초하여 미리 학습된 제3 알고리즘을 통해 화재의 향후 이동경로를 예측하는 화재이동경로 예측모듈(260);
상기 화재발생여부 판단모듈(230), 화재이동경로 생성모듈(240), 화재종류 판단모듈(250) 및 화재이동경로 예측모듈(260) 중 적어도 하나에 기초하여 경고신호를 생성하는 경고신호 생성모듈(270);
상기 CCTV 감시장치(100)의 경고유닛(160)이 화재발생 경고음 및 메시지를 출력할 수 있도록 상기 경고신호 생성모듈(270)에서 생성된 경고신호를 상기 CCTV 감시장치(100)로 전달하는 제1 통신모듈(211);
상기 경고신호 생성모듈(270)에서 생성된 경고신호를 상기 응급기관서버(300)로 송신하는 제2 통신모듈(212);
상기 복수의 CCTV로부터 전달받은 과거의 정보 및 상기 과거의 정보에 대응되는 과거의 화재의 발생정보로 구성되는 트레이닝 세트를 저장하는 제2 저장모듈(222); 및
다수의 노드를 포함하는 신경망 구조로 구성되어 상기 제2 저장모듈(222)에 저장된 트레이닝 세트에 기초하여 상기 제1 알고리즘, 제2 알고리즘 및 제3 알고리즘을 생성하는 기계학습모듈(280);
을 포함하고,
상기 기계학습모듈(280)은 상기 제2 저장모듈(222)에 저장된 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로를 제1 입력인자(281a)로 정의하고, 상기 제1 입력인자(281a)와 대응되는 화재의 발생 여부에 대한 판단결과 정보를 제1 출력인자(281b)로 정의하되, 상기 제1 입력인자(281a) 및 상기 제1 출력인자(281b) 사이에는 복수 개의 노드를 포함하는 제1 신경망(281c)이 구성되고, 상기 제1 신경망(281c)에 포함되는 복수의 각 노드에 설정된 함수들의 가중치를 기계학습을 통하여 도출하여 상기 제1 입력인자(281a) 및 상기 제1 출력인자(281b) 사이의 상관관계인 제1 알고리즘을 생성하는 제1 기계학습모듈(281); 상기 제2 저장모듈(222)에 저장된 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로를 제2 입력인자(282a)로 정의하고, 상기 제2 입력인자(282a)와 대응되는 화재의 종류에 대한 판단결과 정보를 제2 출력인자(282b)로 정의하되, 상기 제2 입력인자(282a) 및 상기 제2 출력인자(282b) 사이에는 복수 개의 노드를 포함하는 제2 신경망(282c)이 구성되고, 상기 제2 신경망(282c)에 포함되는 복수의 각 노드에서 설정된 함수들의 가중치를 기계학습을 통하여 도출하여 상기 제2 입력인자(282a) 및 상기 제2 출력인자(282b) 사이의 상관관계인 제2 알고리즘을 생성하는 제2 기계학습모듈(282); 및 상기 제2 저장모듈(222)에 저장된 화염의 크기, 화염의 움직임, 연기의 움직임, 풍향, 풍속, 유해물질 정보, 발화지 및 화재의 이동경로를 제3 입력인자(283a)로 정의하고, 상기 제3 입력인자(283a)와 대응되는 화재의 예상이동경로에 대한 예측결과 정보를 제3 출력인자(283b)로 정의하되, 상기 제3 입력인자(283a) 및 상기 제3 출력인자(283b) 사이에는 복수 개의 노드를 포함하는 제3 신경망(283c)이 구성되고, 상기 제3 신경망(283c)에 포함되는 복수의 각 노드에서 설정된 함수들의 가중치를 기계학습을 통하여 도출하여 상기 제3 입력인자(283a) 및 상기 제3 출력인자(283b) 사이의 상관관계인 제3 알고리즘을 생성하는 제3 기계학습모듈(283);을 포함하고,
상기 CCTV 화재진압장치는 상이한 타입의 소화 물질을 분사하는 복수의 노즐과, 상기 노즐의 분사 방향을 조절하기 위한 방향 조절 수단을 포함하고,
상기 노즐을 통하여 분사되는 소화 물질의 종류, 소화 물질의 분사 속도 및 분사량은 상기 CCTV 제어장치(200)의 제어 신호에 기초하여 결정되고,
상기 CCTV 제어장치(200)는 상기 화재이동경로 생성모듈(240) 및 화재이동경로 예측모듈(260)의 결과에 기초하여 상기 CCTV 화재진압장치에 구비된 노즐의 분사 방향을 동적으로 제어하고,
상기 CCTV 제어장치(200)는 상기 CCTV 감시장치(100)의 촬영유닛(110)에 의하여 촬영된 영상 분석을 통하여 화재 발생 지역의 물체 및 지형을 식별하고, 상기 식별된 물체에 기초하여 화재 발생 지역의 화재 원인을 추정한 후, 상기 화재 원인에 기초하여 상기 CCTV 화재진압장치를 통하여 분사되는 소화 물질을 결정하고,
상기 CCTV 제어장치(200)가 화재의 크기가 증가하거나 또는 화재의 심각도가 높아진다고 판단할 경우 상기 CCTV 감시장치(100)의 촬영제어유닛(170)은 상기 촬영유닛(110)의 이미지 샘플링 주기를 감소시키는 화재 감지 및 경고를 수행하는 스마트 CCTV 시스템.In a smart CCTV system for performing fire detection and warning, including a plurality of CCTV and emergency agency server (300),
The CCTV includes a photographing unit 110, a wind direction sensor 120, a wind speed sensor 130, a hazardous substance detection sensor 140, a communication unit 150, a warning unit 160, and a photographing control unit 170. CCTV monitoring device 100; And, CCTV control device 200 for analyzing the fire generated on the basis of the real-time information received from the CCTV monitoring device 100; And a CCTV fire suppression device for extinguishing a fire in a fire generating area based on a control signal of the CCTV control device 200.
The CCTV control device 200,
A fire occurrence determination module that determines whether a fire has occurred through a first algorithm learned in advance on the basis of real-time image information acquired by the photographing unit 110 and harmful substance information acquired by the hazardous substance detection sensor 140. (230);
A fire that generates a fire ignition site and a moving path of a fire to date based on real-time multiple image information acquired by a plurality of mutually adjacent CCTVs and map information around the plurality of CCTVs stored in the first storage module 221. A movement path generation module 240;
A fire type determination module 250 for determining the type of fire through a second algorithm learned in advance based on the real-time image information, the fire ignition site, and the harmful substance information; And
A third algorithm previously learned based on the real-time image information, the ignition location of the fire, the movement path of the fire to date, the harmful substance information, the wind direction obtained by the wind direction sensor, and the wind speed obtained by the wind speed sensor. Fire movement path prediction module 260 for predicting the future movement path of the fire through;
A warning signal generation module that generates a warning signal based on at least one of the fire occurrence determination module 230, the fire movement path generation module 240, the fire type determination module 250, and the fire movement path prediction module 260. (270);
The first to transmit the warning signal generated by the warning signal generation module 270 to the CCTV monitoring device 100 so that the warning unit 160 of the CCTV monitoring device 100 can output a fire alarm sound and a message. A communication module 211;
A second communication module 212 for transmitting the warning signal generated by the warning signal generation module 270 to the emergency engine server 300;
A second storage module 222 for storing a training set consisting of past information received from the plurality of CCTVs and past fire occurrence information corresponding to the past information; And
A machine learning module 280 configured with a neural network structure including a plurality of nodes and generating the first algorithm, the second algorithm, and the third algorithm based on the training set stored in the second storage module 222;
Including,
The machine learning module 280 is the first input factor of the size of the flame, the motion of the flame, the motion of the smoke, the wind direction, the wind speed, the harmful substance information, the ignition location and the movement path of the fire stored in the second storage module 222. It is defined as (281a), and the determination result information on whether or not a fire corresponding to the first input factor 281a is defined as a first output factor 281b, wherein the first input factor 281a and the first A first neural network 281c including a plurality of nodes is formed between one output factor 281b, and the weights of functions set in each of the plurality of nodes included in the first neural network 281c are derived through machine learning. A first machine learning module 281 generating a first algorithm that is a correlation between the first input factor 281a and the first output factor 281b; The size of the flame stored in the second storage module 222, the motion of the flame, the motion of the smoke, the wind direction, the wind speed, harmful substance information, the movement path of the fire and the fire are defined as the second input factor 282a, The determination result information on the type of fire corresponding to the second input factor 282a is defined as a second output factor 282b, but between the second input factor 282a and the second output factor 282b is plural. A second neural network 282c including four nodes is configured, and the weights of functions set in each node included in the second neural network 282c are derived through machine learning, and the second input factor 282a and A second machine learning module 282 that generates a second algorithm that is a correlation between the second output factors 282b; And the size of the flame stored in the second storage module 222, the motion of the flame, the motion of the smoke, the wind direction, the wind speed, the harmful substance information, the movement path of the fire and the fire are defined as the third input factor 283a, Prediction result information for the predicted movement path of the fire corresponding to the third input factor 283a is defined as a third output factor 283b, but the third input factor 283a and the third output factor 283b A third neural network 283c including a plurality of nodes is formed therebetween, and the third input factor () is derived by deriving the weights of functions set at each of the plurality of nodes included in the third neural network 283c through machine learning. 283a) and a third machine learning module 283 for generating a third algorithm that is a correlation between the third output factor 283b.
The CCTV fire suppression device includes a plurality of nozzles for spraying different types of fire extinguishing materials, and direction adjusting means for adjusting the spray direction of the nozzles,
The type of fire extinguishing material injected through the nozzle, the injection speed and the amount of fire extinguishing material are determined based on the control signal of the CCTV control device 200,
The CCTV control device 200 dynamically controls the injection direction of the nozzle provided in the CCTV fire suppression device based on the results of the fire movement path generation module 240 and the fire movement path prediction module 260,
The CCTV control device 200 identifies an object and a terrain in a fire-generating area through image analysis taken by the imaging unit 110 of the CCTV monitoring device 100, and based on the identified object, the fire-generating area After estimating the cause of the fire, determine the extinguishing material injected through the CCTV fire suppression device based on the cause of the fire,
When the CCTV control device 200 determines that the size of the fire increases or the severity of the fire increases, the shooting control unit 170 of the CCTV monitoring device 100 reduces the image sampling cycle of the shooting unit 110 Smart CCTV system that performs fire detection and warning.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190109124A KR102104756B1 (en) | 2019-09-03 | 2019-09-03 | A smart cctv system for fire detection and fire alarm and a method for monitoring fire using the same |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190109124A KR102104756B1 (en) | 2019-09-03 | 2019-09-03 | A smart cctv system for fire detection and fire alarm and a method for monitoring fire using the same |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102104756B1 true KR102104756B1 (en) | 2020-04-24 |
Family
ID=70466165
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190109124A KR102104756B1 (en) | 2019-09-03 | 2019-09-03 | A smart cctv system for fire detection and fire alarm and a method for monitoring fire using the same |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102104756B1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102215992B1 (en) * | 2020-09-15 | 2021-02-15 | 심현주 | Apparatus for fire control and method therefor |
KR20230134091A (en) | 2022-03-10 | 2023-09-20 | 주식회사 쿠노소프트 | GCN based IoT edge gateway capable of situation classification |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101624510B1 (en) * | 2015-11-02 | 2016-05-26 | (주)코렉스시스템 | Multi-function monitoring and tracking system for crime and fire |
KR20170056861A (en) | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 한국에너지기술연구원 | Fire sensing and protection system for wind turbine |
JP2019079445A (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-23 | ホーチキ株式会社 | Fire monitoring system |
-
2019
- 2019-09-03 KR KR1020190109124A patent/KR102104756B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101624510B1 (en) * | 2015-11-02 | 2016-05-26 | (주)코렉스시스템 | Multi-function monitoring and tracking system for crime and fire |
KR20170056861A (en) | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 한국에너지기술연구원 | Fire sensing and protection system for wind turbine |
JP2019079445A (en) * | 2017-10-27 | 2019-05-23 | ホーチキ株式会社 | Fire monitoring system |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102215992B1 (en) * | 2020-09-15 | 2021-02-15 | 심현주 | Apparatus for fire control and method therefor |
KR20230134091A (en) | 2022-03-10 | 2023-09-20 | 주식회사 쿠노소프트 | GCN based IoT edge gateway capable of situation classification |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102087000B1 (en) | Method And System for Monitoring Fire | |
KR102104756B1 (en) | A smart cctv system for fire detection and fire alarm and a method for monitoring fire using the same | |
KR102164651B1 (en) | Integrated management system for industrial gas supply facility | |
KR102407327B1 (en) | Apparatus for Monitoring Fire And System having the same | |
KR101775463B1 (en) | Fire supervisory apparatus to be installed on building and unite management system having the same | |
KR102274777B1 (en) | Smart Fire Extinguishing Apparatus and System having the same | |
KR100638120B1 (en) | Sensor for detecting fire-sensing | |
KR102299704B1 (en) | System for smart deep learning video surveillance by linking disaster environment metadata | |
CN112044006A (en) | Monitoring fire-fighting system for building | |
US20220230519A1 (en) | Method and device for detecting smoke | |
KR20220061312A (en) | Deep learning based building management system with rail robot device | |
KR102482129B1 (en) | Artificial intelligence based noxious gas leak detection system and operating method there of | |
KR102213204B1 (en) | Method and apparatus for managing firefighting facilities and preventing fires based on gis using artificial neural networks | |
CN110928305B (en) | Patrol method and system for patrol robot of railway passenger station | |
CN114913663A (en) | Anomaly detection method and device, computer equipment and storage medium | |
CN116129490A (en) | Monitoring device and monitoring method for complex environment behavior recognition | |
KR102095986B1 (en) | System of early fire detection and safety evacution and method thereof | |
KR101138212B1 (en) | Fire detecting system and method using image recognition and motion sensor | |
KR101695127B1 (en) | Group action analysis method by image | |
RU2605682C1 (en) | Information support system of gas-smoke rescue service units control during fires in buildings extinguishing | |
KR102438433B1 (en) | Control system capable of 3d visualization based on data and the method thereof | |
KR102568169B1 (en) | Fire Prediction system and method using dual image camera and artificial intelligence | |
KR102517478B1 (en) | Method and appratus for determining whether noxious gas leak detection based on artificial intelligence model | |
KR101634336B1 (en) | Damage control system of warship and a method thereof | |
Rose-Pehrsson et al. | Volume sensor for damage assessment and situational awareness |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |