실험실 화재 인식을 구현하고 불꽃이 작아 카메라가 포착한 화염 이미지가 눈에 띄지 않는 문제와 화염에 동반된 연기로 인한 가림 현상이 분할 인식 정확도에 미치는 영향을 해결하기 위해, 향상된 시맨틱 인지 기반 실시간 열 적외선과 가시광 영상 융합 분할 네트워크를 제안한다. 열 적외선과 가시광 영상을 융합함으로써, 연기로 가려져 감소한 가시광 이미지의 스펙트럼 정보와 화염 연소 초기 단계의 눈에 띄는 정보를 보강하는 열 복사 정보를 제공하여, 실험실 연기 가림 하에서의 화염 및 화염 연소 초기 단계 작은 불꽃의 분할을 완성한다. 융합 네트워크 내 그래디언트 잔차 밀집 블록(GRDB)에 중간 특성 전송 블록(IFTB)을 추가하고 가중치 블록을 도입하여 융합 시 화염 이미지 정보 손실을 줄이고, 화염 이미지 눈에 띄는 정도를 강화하는 동시에 최소한의 내용 손실을 기준으로 가시광 이미지 구조 정보를 복원한다. Deeplabv3+ 시맨틱 분할 네트워크에 그래디언트 변환 기반 엣지 추출 모듈(EEM)을 추가하여 밝기 변환이 뚜렷한 융합 이미지 내 화염 연기 이미지의 엣지 정보를 강화하고, 연기 가림이 화염 분할에 미치는 영향을 줄여 화염 분할 인식 정확도를 향상시킨다. 실험 결과, 가시광과 열 적외선 영상을 융합함으로써 화염 연소 초기 단계 이미지에서 화염 감지 분할 인식 정확도가 향상되었음을 보여준다. 개선된 화염 분할 네트워크는 자체 수집 데이터셋에서 평균 교집합률이 91.27%이고 분할 효율이 11.96 FPS로, 개선된 융합 분할 네트워크가 실험실 화염 연기 분할 인식에 뚜렷한 향상을 가져오며, 실험실 화염 연기 감지에 현실적 응용 가치를 가진다.

화염 연기 감지; 영상 융합; 시맨틱 분할; IFTB; 엣지 추출