AI 기반 연기 탐지 기술을 활용한 산불 조기 탐지 적용 방안

이시윤, 박성건*, 강수형, 박지영, 양준필, 이상직

(주식회사 데이터쿡)

Application of Early detection of forest fires using haze detection technology based on artificial intelligence

Siyun Lee, SungGeon Park*, SooHyung Kang, JiYoung Park, Yang jun feel, Lee Sangjik

(Datacook corporation)

요약: 본 연구의 목적은 AI 기반 연기 탐지 기술을 활용하여 학술림에서 발생하는 산불을 조기에 탐지하고 신속한 대응 방안을 도출하는 것이다. 인공지능 모델의 학습을 위한 화재 연기 데이터는 2022년 4월부터 9월까지 수집된 실내・외, 주・야간 불과 연기데이터 153,930건이다. 수집된 데이터는 객체 마스킹 알고리즘을 기반으로 불꽃, 연기 RGB 픽셀값을 추출하고, 영상이미지에 그리그라인을 표시하여 바운딩 박스 내 목표 객체(연기)가 포함된 그리드셋의 비율이 70% 이상인 데이터셋으로 가공하였다. 가공된 데이터셋은 학습용과 평가용 데이터셋 8:2의 비율로 구분하였고, 연기와 불꽃 탐지에 사용된 인공지능 모델은 YOLO를 적용하였다. 연구 결과, 두 클래스를 탐지하는 인식 정확도(mAP)는 89.3%(불꽃: 83.8%, 연무: 94.9%)로 나타났다. 향후 AI 기반 연기 탐지 기술을 학술림 산불 조기 탐지에 적용하기 위해서는 테스트베드 지역 선정 후 다양한 환경(계절, 발화 시점의 연료 등)에서의 고품질 학습용 데이터셋을 대량으로 확보하는 것이 필요하다.

Abstract: This study aims to use AI-based smoke detection technology to detect forest fires occurring in academic forests and derive rapid response measures. The fire and smoke data for learning the artificial intelligence model is 153,930 indoor/outdoor, and day/night fire and smoke data collected from April to September 2022. The collected data extracts fire and smoke RGB pixel values based on an object masking algorithm, and displays grid lines on video images to create a data set in which the percentage of the grid set containing the target object (smoke) within the bounding box is 70% or more. It was processed. The processed dataset was divided into learning and evaluation datasets at a ratio of 8:2, and YOLO was applied to the artificial intelligence model used for smoke and flame detection. As a result of the study, the recognition accuracy (mAP) for detecting the two classes was 89.3% (flame: 83.8%, haze: 94.9%). To apply AI-based smoke detection technology to the early detection of forest fires in academic forests in the future, it is necessary to select a test bed area and secure a large number of high-quality learning datasets in various environments (season, fuel at the time of ignition, and so on).

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업´(RS-2024-00402624)´의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.