SERVER METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR DETECTING FIRE

The present invention relates to a server for fire detection. The server for fire detection comprises: an image collection unit collecting images of a plurality of surveillance target spaces; a fire candidate area generation unit generating a fire candidate area by measuring the variation amount of each frame of the image; a fire factor recognition unit calculating a probability value for the fire candidate area using a first fire detection model and recognizing a fire factor based on the calculated probability value; a continuity determination unit determining continuity of the fire factor based on an accumulated value of the fire factor recognized for each frame of the image and the probability value of the fire factor; and an alarm generation unit generating a fire alarm based on a result of determining the continuity of the fire factor. The first fire detection model is learned based on knowledge distillation from a second fire detection model having a higher complexity than the first fire detection model, thereby reducing weight based on the second fire detection model. Accordingly, the server for fire detection capable of detecting a fire in a large-scale CCTV channel using a lightweight fire detection model can be provided. 화재 감지 서버에 있어서, 복수의 감시 대상 공간에 대한 영상을 수집하는 영상 수집부; 상기 영상의 각 프레임의 변화량을 측정하여 화재 후보 영역을 생성하는 화재 후보 영역 생성부; 제 1 화재 감지 모델을 이용하여 상기 화재 후보 영역에 대한 확률값을 산출하고 상기 산출된 확률값에 기초하여 화재 요소를 인식하는 화재 요소 인식부; 상기 영상의 프레임마다 인식된 상기 화재 요소의 누적값 및 상기 화재 요소의 확률값에 기초하여 상기 화재 요소의 연속성을 판단하는 연속성 판단부; 및 상기 화재 요소의 연속성 판단 결과에 기초하여 화재 경보를 생성하는 경보 생성부를 포함하고, 상기 제 1 화재 감지 모델은 상기 제 1 화재 감지 모델보다 복잡성이 높은 제 2 화재 감지 모델로부터의 증류 지식(Knowledge Distillation)에 기초하여 학습됨으로써, 상기 제 2 화재 감지 모델에 기초하여 경량화된다.