Jetson Xavier 임베디드 환경에서의 강화 YOLO 기반 산불 연기 조기 탐지 연구

Enhanced YOLO-based Real-time Wildfire Smoke Detection in Jetson Xavier

연구 내용

Jetson Xavier 임베디드 환경에서 wildfire smoke를 실시간으로 탐지하는 딥러닝 알고리즘 연구로, 다양한 조건에서 최적화된 Enhanced YOLO 기반 구조를 구현하여 조기 경보 성능을 검증하는 연구입니다.

산불로 인한 연기를 조기에 탐지하기 위해, You Only Look Once(YOLO) 계열의 Enhanced 모델을 기반으로 딥러닝 추론 시스템을 구성합니다. 실시간 탐지 성능을 위해 다양한 관측 조건에서 실험적 최적화를 수행하고, deep neural network 기반 구조를 임베디드 컴퓨팅 환경에 배치하여 연기 탐지 효율을 확보합니다. Jetson Xavier와 같은 엣지 환경에서의 구현 결과를 통해 실제 환경 적용 가능성을 확인하는 방식으로 연구가 진행됩니다.

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3건

연구 흐름

2025년에는 산불 연기 탐지를 목표로 YOLO 기반 접근을 선택하고, 조건 변화에 견딜 수 있도록 학습·실험 최적화 절차를 수립했습니다. 이후 deep neural network 기반 탐지 시스템을 Jetson Xavier 임베디드 환경에 이식하여 실시간 운영 관점에서 효율을 검토했습니다. 마지막 단계로 실제 환경에서의 탐지 유효성을 확인함으로써 조기 경보 체계로 확장 가능한 구현 수준을 확보했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

실시간 산불 연기 모니터링
엣지 기반 조기경보 시스템
원격탐지 연계 탐지 파이프라인
카메라·센서 현장 배치용 알고리즘
YOLO 추론 배포 템플릿
Jetson Xavier 기반 경량화 구현
다양한 촬영 조건 강건성 평가
위험지역 알림 서비스
재난 대응 의사결정 지원
산불 위험 저감 운영 지표 산출