📜 서비스 개요

딥러닝(YOLOv8)을 기반으로 한 자율 순찰 로봇으로, 실시간으로 화재와 연기를 감지하여 조기에 화재를 발견하고 경고 및 대응하는 시스템입니다. 로봇을 통해 건물 내 CCTV 사각지대를 포함한 광범위한 지역을 자동 순찰할 수 있으며, 인력 절감과 화재 예방 및 대응 능력 향상을 목표로 합니다.

🛠 기술 스택

• H/W | AGX Xavier 보드, LDS-02 LiDAR, Night Vision Camera, Turtlebot3 Waffle-pi, Arduino-Wifi
• S/W | Python, ROS2, SLAM(Cartographer), Navigation2, YOLOv8, OpenCV, HTTP, C++

🖥 개발 내용

• Roboflow를 통해 수집한 7,916장의 화재 및 연기 데이터셋 A를 활용하여 딥러닝 컴퓨터비전 YOLOv8 모델에 학습 진행
  • 결과 | 데이터의 품질이 좋지 않아 정확도 낮음
• 데이터셋 A에서 데이터의 품질이 낮은 데이터를 삭제한 1,014장의 데이터셋 B를 활용하여 모델 학습 진행
  • 결과 | 정확도는 향상됐으나 더 높은 정확도가 필요하다고 판단
• 데이터셋 B에 다양한 데이터 증강기법(데이터 회전, 노이즈 추가, 블러링, 밝기 변경 등)으로 구축한 6,724장의 데이터셋 C를 활용하여 모델 학습 진행
  • 결과 | 정확도 향상과 안정적인 성능을 보임
• 학습 모델을 사용하여 화재 및 연기를 5초 이상 감지 시 아두이노 HTTP 프로토콜을 전송하여 Arduino-Wifi 보드와 연결된 Servo 모터(소방 벨브)를 작동하는 로직 구현

👀 프로젝트 결과

데이터셋 사진

감지 사진

데이터셋 별 정확도 그래프

데이터셋 별 정확도 표

• 최적화된 데이터셋을 통해 화재 및 연기 감지 88.4%의 mAP50(mean Average Presision), 61.6%의 mAP50-95 정확도를 구현
• 2023년 한국통신학회 하계 종합 학술 발표회 “자율 순찰 로봇을 위한 심층학습 기반 화재 감지 시스템 구현” 제 1 저자 게재

🔧 문제 해결