오탐 한 번에, 경보 전체가
불신받기 시작합니다
객체인식 모델은 형태가 비슷한 장면에도 반응할 수 있습니다. MKS VisionOne Fire는 VLM으로 장면 전체의 의미와 주변 관계를 한 번 더 확인해 불필요한 경보를 줄입니다.
굴뚝 수증기 · 배기가스
지정 배출구의 상시 배출물
안개 · 황사 · 강우
기상 요인에 의한 착시
차량 전조등 · 반사광
주·야간 광원, 외벽·창문 반사
물에 비친 노을 · 조명
수면·유리면의 붉은 반사
빠른 감지 위에,
사람처럼 판단하는 2차 검증
속도는 경량 감지 모델이, 정확도는 VLM이 책임집니다. 두 모델의 판단이 교차 검증된 이벤트만 VMS로 전파됩니다.
고민감도 1차 감지
객체인식 모델이 영상을 실시간 분석합니다. 탐지 임계값을 낮춘 고민감도 설정으로 화재 후보를 넓게 포착하고, 다음 단계에서 VLM이 최종 확인합니다.
VLM 2차 상황 판단
의심 이벤트만 VLM이 장면 맥락으로 판독합니다. 발생 위치·색상·확산 패턴·주변 객체를 함께 살펴 자동차 불빛처럼 화재와 닮은 장면을 다시 구분합니다.
선별된 이벤트만 전파
화재로 판정된 이벤트만 기존 VMS 규격(API)으로 전파되어 팝업·알람·저장이 발생합니다. 상시 배출 연기 등 무관 이벤트는 저장 대상에서 자동 배제됩니다.
※ 프레임 간 움직임 특성 분석 기술 특허 출원 · 객체인식과 VLM을 배합한 하이브리드 구성으로 실시간성 확보
같은 장면, 다른 판단 —
실제 영상으로 확인하십시오
동일한 입력 영상에 대한 기존 객체인식 단독 방식과 MKS VisionOne Fire(객체인식 + VLM) 방식의 실제 처리 결과입니다.
오탐 차단 비교
기존 방식은 불꽃과 유사한 형태의 객체에도 화재 알람을 발생시키지만, VLM은 상황과 맥락을 이해해 오탐을 걸러냅니다.
기존 방식 — 객체인식 단독
FALSE ALARMVisionOne Fire — 객체인식 + VLM
FILTERED ✓정탐 성능 비교
기존 방식이 유사한 색감의 객체와 겹친 불꽃을 놓친 사례에서, 고민감도 감지 + VLM 판단이 후보를 포착하고 최종 판정하는 과정을 비교합니다.
기존 방식 — 객체인식 단독
MISSEDVisionOne Fire — 객체인식 + VLM
DETECTED ✓분석 엔진부터 연동까지,
기존 인프라에 맞춥니다
VisionOne Fire VLM Engine은 전용 분석 서버 또는 현장 장비 사양에 맞춘 형태로 운영할 수 있습니다. 판정 이벤트는 연동 API를 통해 기존 VMS의 팝업·알람·저장 흐름과 연결합니다.
지능형 화재분석 엔진
객체인식과 VLM의 이중 판단으로 오탐을 줄이는 VisionOne 제품군의 화재감지 특화 엔진입니다.
이벤트 연동 API 제공
화재 판정 이벤트를 표준 규격 API로 제공합니다. 알람·팝업·저장 연동 인터페이스를 현장 요구 규격에 맞춰 개발합니다.
기존 VMS 연계
운영 중인 VMS를 교체 없이 그대로 사용합니다. 기존 VMS의 연동 규격에 맞춰 이벤트 팝업·알람·저장이 동작하도록 연계합니다.
요구사항 명세서 10개 항목,
구현 방안과 검증 포인트
기능 · 성능 · 인터페이스 요구를 항목별로 나누고, 제안 구성과 현장 PoC에서 확인할 사항을 함께 정리했습니다.
감지·검증·시각화
- 화재 의심 구역 자동 추적 + Zoom ×2 교차 검증
- 정상(청색) / 화재 의심(적색) Bounding Box 차별화
- 비지정 구역 확산성 화재 연기만 선별 감지
- 상시 배출 연기 이벤트 저장 배제(필터링)
정탐률·속도·오탐 차단
- 기상·이물질·광원 오탐 필터링 (VLM 맥락 판단)
- 요구 정탐률 90% 이상 — 현장 PoC 실측
- 감지 → VMS 이벤트 지연시간 현장 검증
호환·연동·현장 튜닝
- 기존 장비 우선 활용 · 필요 사양 사전 확인
- 기존 VMS 연동 규격(API 등) 준수 개발
- 카메라별 임계값 조정 · 오탐 배제 영역 설정
말이 아니라, 현장 실증으로
증명하겠습니다
귀사 현장의 카메라 환경 그대로 PoC를 진행합니다. 준공 전·후 카메라별 특성을 반영한 맞춤 튜닝까지 — 실측 데이터로 확인하십시오.