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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.1
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 31 - 38 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.1.31
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물놀이 안전사고가 매년 발생함에 따라 최근 물놀이 안전사고 예방을 위한 지능형 영상 감시시스템이 많이 개발되고 있다. 본 논문은 지능형 영상 감시 시스템에서 해수욕장과 같은 복잡한 영상속의 유동적인 객체를 정확하게 감지하기 위해서 InsightCNN을 제안한다. 우선, 기초 모델을 Fully Convolutional Network의 1x1 Convolution과 ResNet의 Residual Block을 사용하여 구축하였다. 그리고 기초모델의 처음 레이어에 영상의 핵심 특징인 외곽선 특징 맵을 추가하였다. 데이터는 해운대를 촬영한 영상을 가지고 자체 데이터를 만들었다. 실험은 pretraining 된 Fully Convolutional Network와 pretraining 하지않은 Fully Convolutional Network와 Fully Convolutional Network에 InsightCNN의 핵심인 외곽선 특징 맵을 추가한 모델로 비교하였다. 실험결과를 통하여 InsightCNN의 아이디어의 우수성을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. InsightCNN 모델
4. 실험결과 및 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
YuJung Choi, Yoon Kim, "Object Detecting and Tracking Algorithm In The Environment of Complex Beach," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2016, pp. 1123-1125, 2016. (in Korean)
Lan Yan Shi, Young Hoon Joo, "Multiple Moving Objects Detection and Tracking Algorithm for Intelligent Surveillance System," Journal of KIIS, Vol. 22, No. 6, pp. 741-747, Dec. 2012. (in Korean)
Hye-Hyun Na, Kyu-Won Sim and Ju-Hee Lee, "Study on Building Visitor Flow Monitoring System using Intelligent Image Analysis Program," Journal of KIFR, Vol. 12, No. 4, pp. 39-45, Dec. 2008. (in Korean)
Jiwon Kim, Hyuna Pyo, Jungwoo Ha, Chankyu Lee and Jeonghee Kim, "Deep learning algorithms and applications," Journal of KIISE, Vol. 33, No. 8, pp. 25-31, Aug. 2015. (in Korean)
J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell, "Fully convolutional networks for semantic segmentation," Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.
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