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라즈베리파이 기반 SSD를 이용한 화재 검출 시스템 구현
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 손경락 | - |
| dc.contributor.author | 양승호 | - |
| dc.date.accessioned | 2020-07-22T04:17:57Z | - |
| dc.date.available | 2020-07-22T04:17:57Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.uri | http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/12363 | - |
| dc.identifier.uri | http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000283908 | - |
| dc.description.abstract | 라즈베리파이 기반 SSD를 이용한 화재 검출 시스템 구현 양승호 한국 해양 대학교 대학원 전자 통신 공학과 초록 최근 국내와 국외에 화재가 연달아 일어나 이슈가 되었다. 사람이 자주 찾지 않는 지역은 화재가 일어날 경우 초기 대응까지 긴 시간이 걸리기 때문에 대형 화재로 커지는 것을 막지 못하게 된다. 때문에 화재가 대형으로 커지기 전에 감지하는 것에 대해 관심을 가지게 되었다. 본 학위 논문에서는 넓은 지역의 화재감지 시스템을 구성하기 위하여 라즈베리파이와 딥러닝 기술인 객체감지와 전력선 통신 기술을 사용하였다. 검출속도가 느린 F-RCNN과 빠른 SSD을 사용하여 학습 모델을 형성하여 라즈베리파이에서 더 적합한 모델인지를 검출속도를 비교하였다. 또한 시스템 구성에 사용된 전력선 통신은 고전압과 고전류 환경에서도 통신이 잘 이루어지는 가를 확인하기로 하였다. 마지막으로 라즈베리파이에서 파이카메라를 통해 화재를 감지하면 유도형 전력선 통신 기술을 사용하여 모니터링 PC로 화재가 일어났음을 알리는 텍스트와 이미지를 전송하는 실험에 성공하였다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 1. 서 론 1.1 연구 배경 및 연구 목적 1 1.2 논문 구성 5 2. 객체 검출을 위한 딥러닝 2.1 F-RCNN 7 2.1 SSD 7 3. 화재 이미지 학습 및 검출 속도 비교 3.1 데이터셋 구성 및 학습 18 3.2 객체 검출 속도 비교 20 4. 전력선 통신 기반 화재 검출 시스템 구현 4.1 전력선 통신 적용시험 26 4.2 화재 검출 실험 결과 37 5. 결론 45 참고문헌 46 부록 49 | - |
| dc.format.extent | 49 | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국해양대학교 대학원 | - |
| dc.rights | 한국해양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | 라즈베리파이 기반 SSD를 이용한 화재 검출 시스템 구현 | - |
| dc.type | Dissertation | - |
| dc.date.awarded | 2020. 2 | - |
| dc.contributor.department | 대학원 전자통신공학과 | - |
| dc.contributor.affiliation | 한국해양대학교 대학원 전자통신공학과 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 양승호. (2020). 라즈베리파이 기반 SSD를 이용한 화재 검출 시스템 구현. | - |
| dc.subject.keyword | Image Deep learning, Object detection, Power line communication | - |
| dc.title.translated | Implementation of Fire Detection System Using Raspberry Pi-based SSD | - |
| dc.identifier.holdings | 000000001979▲200000001565▲200000283908▲ | - |
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