Fire Detection Based on Image Learning by Collaborating CNN-SVM with Enhanced Recall

도용태

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자료유형: 학술저널

저자정보: 도용태 (대구대학교)

저널정보: 한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제33권 제3호

발행연도: 2024.5

수록면: 119 - 124 (6page)

이용수

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Effective fire sensing is important to protect lives and property from the disaster. In this paper, we present an intelligent visual sensingmethod for detecting fires based on machine learning techniques. The proposed method involves a two-step process. In the first step,fire and non-fire images are used to train a convolutional neural network (CNN), and in the next step, feature vectors consisting of 256values obtained from the CNN are used for the learning of a support vector machine (SVM). Linear and nonlinear SVMs with differentparameters are intensively tested. We found that the proposed hybrid method using an SVM with a linear kernel effectively increasedthe recall rate of fire image detection without compromising detection accuracy when an imbalanced dataset was used for learning. Thisis a major contribution of this study because recall is important, particularly in the sensing of disaster situations such as fires. In ourexperiments, the proposed system exhibited an accuracy of 96.9% and a recall rate of 92.9% for test image data.

#Vision sensing #Fire detection #Machine learning #Convolutional neural network (CNN) #Support vector machine (SVM) #Recall rate

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