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학술대회자료
저자정보
나웅환 (한국산업기술대학교) 김응태 (한국산업기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2019 하계학술대회
발행연도
2019.6
수록면
9 - 12 (4page)

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2020

임베디드 시스템용 Single Shot Multibox Detector Model 기반 적외선 열화상 영상의 객체 검출
나웅환 전자공학과 2020.01 학위논문

2019

임베디드 시스템용 Single Shot Multibox Detector Model 기반 적외선 열화상 영상의 객체검출
나웅환 ,  김응태 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 기존 관련 연구
3. 적외선 열화상 카메라에 적용된 MobileNet-SSD 구조
4. 모의 실험 결과
5. 결과 및 결론
참고문헌

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