An Implementation of a Video-Equipped Real-Time Fire Detection Algorithm Using GPGPU
Dongkoo Shon, Cheol Hong Kim, Jong-Myon Kim
Abstract
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Dongkoo Shon, Cheol Hong Kim, Jong-Myon Kim
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본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA( $1400{\times}1050$ ) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다. This paper proposes a parallel implementation of the video based 4-stage fire detection algorithm using a general-purpose graphics processing unit (GPGPU) to support real-time processing of the high computational algorithm. In addition, this paper compares the performance of the GPGPU based fire detection implementation with that of the CPU implementation to show the effectiveness of the proposed method. Experimental results using five fire included videos with an SXGA ( $1400{\times}1050$ ) resolution, the proposed GPGPU implementation achieves 6.6x better performance that the CPU implementation, showing 30.53ms per frame which satisfies real-time processing (30 frames per second, 30fps) of the fire detection algorithm.
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본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA( $1400{\times}1050$ ) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다. This paper proposes a parallel implementation of the video based 4-stage fire detection algorithm using a general-purpose graphics processing unit (GPGPU) to support real-time processing of the high computational algorithm. In addition, this paper compares the performance of the GPGPU based fire detection implementation with that of the CPU implementation to show the effectiveness of the proposed method. Experimental results using five fire included videos with an SXGA ( $1400{\times}1050$ ) resolution, the proposed GPGPU implementation achieves 6.6x better performance that the CPU implementation, showing 30.53ms per frame which satisfies real-time processing (30 frames per second, 30fps) of the fire detection algorithm.
Key concepts: General-purpose computing on graphics processing units, Computer science, Graphics processing unit, Frame rate, Central processing unit, Graphics, CUDA, Frame (networking)