A Feasibility Study on Deep Learning-based Automatic Extinguishing Bullet Dropping Point Recommendation for Wildfire Suppression
The Journal of Korean Institute of Information Technology(2021)
Abstract
일반적으로 산불진화용 무인기는 사람의 원격 조종에 의해 운영되고 있으나, 산불의 특성상 다수 지점의 화재진압 및 통신이 원활하지 않는 산림환경에서는 활용이 어렵다. 이에 무인기를 이용하여 산불진압 임무를 수행하기 위해서는 진화지점의 자동 예측을 통한 무인기 완전 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 Semantic Segmentation 기술을 이용하여 소화탄 투화지점 예측 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 기계학습에 사용되지 않은 독립 데이터를 통한 화재 지점 국지화 및 소화탄 투하지점의 추천 평가를 수행하였으며, 90% 이상의 정확도로 소화탄 투하 필요 지점을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 방법은 향후 무인기를 이용한 화재진압 완전 자동화를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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Key words
Fire Detection,Smoke Detection,Fire Behavior,Combustion Modeling,Wildfire Activity
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