플러스프로젝트 배경
:: 주안점 AI 모델의 정확도 향상: 연기와 유사한 요소(예: 안개, 먼지) 구분을 위한 데이터 증강 기법 적용 실시간 처리 속도 최적화: Python의 OpenCV와 TensorFlow를 활용해 지연 시간을 1초 이내로 유지 보안 강화: 사용자 데이터 암호화 및 GDPR 준수, API 호출 시 JWT 인증 적용 확장성 고려: 모듈화된 코드 구조로 다중 CCTV 지원 가능 :: 문제점 기존 시
프로젝트 성과
감지 정확도 향상: 초기 72%에서 최종 96% 향상
테스트 데이터셋 다량 학습을 통한 감지 능력 개선
시뮬레이션 테스트에서 화재 발생 시 평균 감지 시간 단축
시뮬레이션 테스트에서 화재 발생 시 평균 감지 시간 단축
핵심 기능
AI 연기 감지
오픈 소스 모델 기반, 커스터마이징을 통한 연기 감지 학습 인식률 증가
진행 단계
기획
2024.12.
요구사항 수집(문제점 분석, 타깃 사용자 인터뷰)
프로젝트 상세
:: 프로젝트 소개 산업 현장 및 건물 관리자를 위한 AI 기반 연기 감지 시스템 공장 관리자, 건물 보안 담당자, 소방 관계자 등으로, Python과 머신러닝을 활용해 실시간 화재 예방 :: 프로젝트 범위 AI 모델 학습 및 최적화 백엔드 서버 구축 데이터 처리 파이프라인 개발 사용자 대시보드 구현 :: 주요 업무 실시간 CCTV 영상 분석을 통한 연기 감지 AI 기반 위양성(오탐지
