기존 연기 탐지 알고리즘의 누락 및 오탐 문제를 해결하기 위해 효율적인 전역 컨텍스트 네트워크(EGC-Net)를 기반으로 한 경량 연기 탐지 신 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 경량 객체 탐지 네트워크인 YOLOX를 기본 네트워크로 하며, 개선된 EGC-Net을 YOLOX의 백본 특징 추출 네트워크와 특징 피라미드 네트워크 사이에 삽입한다. EGC-Net은 컨텍스트 모델링, 특징 변환 및 특징 융합의 3단계 구조로 구성되어 이미지의 전역 컨텍스트 정보를 획득하고, 연기 대상과 배경 정보 간의 원격 의존 관계를 모델링하며, 채널 어텐션 메커니즘과 결합하여 더욱 판별력 있는 시각적 특징을 학습하여 연기 탐지에 활용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 EGC-YOLOX 연기 탐지 알고리즘은 이미지 수준 재현율 95.56%, 이미지 수준 오경보율 4.75%를 달성하였으며, 기존의 다른 전형적인 경량 알고리즘보다 우수한 성능을 보이고 실시간 탐지 속도를 충족한다. 이 알고리즘은 보안 및 소방 분야에서 실시간 화재 감시 및 경보 관리에 활용될 수 있다.

연기 탐지;EGC-Net;YOLOX;전역 컨텍스트;어텐션 메커니즘