본 발명은 화재 검출 훈련용 이미지 데이터 생성 장치 및 방법과 이를 이용한 학습 장치 및 방법에 관한 것으로서, 실내 공간에서의 화재 검출을 위한 훈련용 이미지 데이터를 생성하는 장치에 있어서, 상기 실내 공간의 서로 다른 지점을 향하여 배치된 복수의 카메라를 통해 해당 지점을 기준으로 촬영된 공간 영역에 대한 RGB 색상 정보 및 깊이 정보를 포함하는 3D 깊이맵 영상을 획득하는 깊이맵 영상 획득부와, 파티클 시스템 기반의 기설정된 복수의 파티클 입자를 이용하여 불꽃 및 연기를 포함하는 화재 현상을 유체 시뮬레이션 렌더링 기법을 통해 모델링함에 따른 파티클 집합체를 구성한 후 이를 상기 깊이맵 영상과 동일한 영역 범위를 가지는 가상 평면상의 서로 다른 좌표 위치에 배치한 복수의 파티클 이미지를 생성하는 파티클 이미지 생성 모듈과, 상기 획득된 깊이맵 영상을 깊이 레벨에 따라 복수의 RGB 이미지로 분할한 깊이 분할 영상을 생성하는 깊이 분할 영상 생성부와, 상기 깊이 분할 영상으로부터 각각의 상기 파티클 이미지상의 상기 파티클 집합체에 대한 픽셀 영역의 깊이값과 인접한 깊이 레벨에 대응되는 한 쌍의 RGB 이미지를 추출하는 RGB 이미지 추출부와, 각각의 상기 파티클 이미지와 이에 대응하여 추출된 상기 한 쌍의 RGB 이미지를 깊이 위치 순서대로 배치하여 합성한 파티클 합성 이미지를 생성하는 합성 이미지 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 다양한 장소에서 발생할 수 있는 화재 상황을 가상으로 연출하여 양질의 학습 데이터를 다량으로 생성할 수 있어 종래의 학습 데이터 부족에 따른 화재 조기 검출 능력의 한계를 극복하고 매우 높은 수준의 검출률을 얻을 수 있는 효과가 있다.

G06T 15/20(2011.01.01)
G06T 7/50(2017.01.01)
G06T 7/90(2017.01.01)
G06T 7/11(2017.01.01)
G06T 5/50(2024.01.01)
G06T 17/00(2006.01.01)
G06V 20/70(2022.01.01)
G06N 20/00(2019.01.01)

G06T 15/205(2013.01)