YOLO Object Detector를 활용한 화재탐지 시스템 개발

1. CCTV영상처리를 통해 FIRE & SMOKE 객체 검출

가장 보편화된 AHD(Analog High Definition)카메라로 촬영된 영상에서 불과 연기를 탐지하는 것이 주요 목표입니다

2. 차이점

타 논문 및 웹에서 발견되는 솔루션은 8000장 이상의 이미지를 사용하여 객체를 탐지하고 있습니다 저희가 사용한 이미지는 2000장이며 비슷한 성능을 보이기 때문에 비용을 효율적으로 절감할 수 있습니다

3. 솔루션 모색

• CNN 기반의 VGG16, Resnet을 활용한 분류모델
• YOLO v3, v5, Scaled v4,
• openCV

솔루션이 적용되었습니다

선정기준은 게재된 논문, 구글링, 캐글을 통해 가장 성능이 좋았던 솔루션 등이며 object detection 의 기본으로 알려진 Faster R-CNN은 성능은 훌륭하지만 Real-Time 목적에 맞지 않아 제외되었습니다

4. 학습용 이미지

구글링을 통해 fire and smoke dataset 검색어로 오픈소스데이터를 사용했습니다 http://smoke.ustc.edu.cn/datasets.html에 들어가셔서 원하시는 데이터셋을 선택한 후 별도의 annotation 작업을 진행하셔도 좋습니다

사용된 도구는 Roboflow annotator이며 간단한 회원가입과 함께 사용이 가능합니다

5. 솔루션별 문제점

1) Resnet, VGG16

• Classification에 특화된 모델이라 불과 영상을 동시에 탐지 못합니다
• 불과 연기과 함께 발생 할 경우 Frame을 차지하는 크기가 큰 객체를 분류합니다
• Resnet의 모델이 VGG16에 비해 월등이 높은 성능을 보입니다
• Resnet분류기의 경우 파라미터수가 23,000,000의 수준을 보이지만 학습속도는 vgg분류기와 비슷했습니다

2) YOLOv3

• 작은객체 검출 문제 : feature extraction에서 발생되눈 문제로 yolov3의 고질적인 문제입니다.
• 작은 불의 객체 이미지를 추가하여 학습시킬 경우 위의 문제를 완화할 수 있습니다.
• 그러나 YOLOv3의 경우 real-time(less 1 fps)을 사용할 수 없는 단점이 있습니다

3) YOLOv4, v5

• 발표자료에는 언급이 되어있지 않지만 YOLov5의 경우 'original YOLO'가 아니라는 지적을 받고 있습니다
• 실제로도 YOLOv4의 큰 차이점은 느껴지지 않습니다
• fps가 YOLOv4의 것보다 빠르며 개발자도 '140 fps의 영상에서 사용하기 좋은 객체탐지기'로 자랑하고 있습니다
• 개발자는 YOLOv5의 경우 YOLOv4보다 build-up이 요긴하다는 이유를 강점으로 두고, 프로젝트의 목표가 '객체 탐지'일 때, 욜로 테스터로서 사용하는 것이 주요 목적으로 밝히고 있습니다
• 실제로 객체탐지 성능은 YOLOv3보다 떨어지는 경우도 있습니다 (저희 영상에서는 후반대에 화재를 전혀 잡지 못햇습니다)
• 실무 프로젝트가 '객체 탐지' 일 경우 YOLO탐지기의 활용 가능성 여부를 판단하는데 사용할 수 있는 탐지기입니다

4) Scaled YOLOv4

• YOLOv5 다음으로 나왔으며, Scaled YOLov4라는 명칭은 YOLOv5를 정식 YOLO로 받아드리지 못하고, YOLOv4를 개선했기 때문입니다
• 객체 탐지를 위해 개발된 수많은 기법들이 모두 mix되어 있습니다
• 코드브레이킹을 통해 각 문제에 맞는 해결방안을 추가할 수 있습니다
• BoF, BoS에 대한 이해가 필요합니다

6. 소감

저희 팀은 오픈소스솔루션과 기본지식을 통해 시도한 탐지모델을 통해 문제를 확인하고, Scaled YOLOv4를 사용하며 문제를 해결할 때 객체탐지의 성능을 올리기 위해 사용하는 수많은 기법에 대해 알 수 있었으며, 결과를 통해 나오는 영상을 통해 객체탐지모델의 어느 단계에서 문제가 발생하는지 판단할 수 있는 기법에 대해 알게되었습니다

이는 추후 프로젝트 주제및 발생 문제별 상황에 맞는 문제를 해결할 수 있는 소양을 쌓을 수 있게 되었습니다.