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J-GLOBAL ID:201902229104766265   整理番号:19A0106209

HOG特徴量とサポートベクターマシンを用いた煙検知の検討

Smoke Detection Method Based on SVM and HOG Feature
著者 (5件):
資料名:
巻: 84  号: 12  ページ: 1059-1064(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0462A  ISSN: 1882-675X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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煙感知器は点感知を使用し,火源に対する感知器位置に依存して発報が遅れる可能性がある。その一方で,現代では様々な場所に設置された監視カメラにより,画像煙検知は煙感知器よりも早期に火災を検知できると考えられている。本論文では,監視カメラからの画像を用いた煙の早期検知を目的として,6種類の火源条件および煙の色に対して最大および最小コントラストを与える背景で火災試験を行った。撮影した動画像に対して,訓練データとしてHOG特徴ベクトルを用いた線形SVM上で学習と分類を行った。分離超平面から試料への距離について,煙が発生した空間で相対的な変化が生じることを示した。さらに,空間中の二つのランダム点を設定し,比較することにより煙の効率的検知が可能であることを明らかにした。(翻訳著者抄録)
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