A Study on Deep Learning Algorithm for Fire Detection based on Attention BiFPN

최근 빈번하게 발생하는 화재를 인공지능 및 머신러닝 기법을 활용하여 조기에 감지하고 효과적인 대응에 초점을 맞춘 연구들이 활발히 진행되고 있다. 화재 영상에서 복잡한 배경 및 환경 요인의 불확실성으로 인해 불꽃 또는 연기 영역을 더욱 정확하게 검출할 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 Attention 기반 BiFPN 구조의 ResNet 알고리즘을 제안한다. 화재영역을 정확하게 검출하기 위하여 어텐션 메커니즘과 척도 불변 BiFPN 구조를 유기적으로 결합하여 객체와 배경정보를 분리함과 동시에 서로간의 연관성 유지를 통해 불필요한 정보를 제거하고, 필요한 정보만을 강조함으로써 불꽃 및 연기 영역검출 결과가 객체 크기와 상관없이 일관된 정확도를 유지하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 불꽃은 98%의 정확도와 98.67%의 정밀도, 연기는 96.67%의 정확도와 96.67%의 정밀도의 화재 검출에 대한 평가 결과를 확인하였다.