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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 305 - 313 (9page)
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최근 드론을 이용한 공간정보 구축이 활성화되면서 공간정보 산업발전에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 드론 공간정보는 카메라의 중심투영에 의한 발생하는 폐색영역 뿐 아니라 가로수, 보행자, 현수막과 같은 적치물에 의한 폐색영역이 필연적으로 발생한다. 이러한 폐색영역을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방안이 연구되고 있다. 본 연구에서는 폐색영역 해결을 위해 원초적인 재촬영이 아닌 딥러닝 알고리즘을 적용하기 위한 다양한 알고리즘별 조사 및 비교연구를 수행하였다. 그 결과, 객체 검출 알고리즘인 HOG부터 기계학습 방법인 SVM, 딥러닝 방식인 DNN, CNN, RNN까지 다양한 모델들이 개발 및 적용되고 있으며, 이 중 영상의 분류, 검출에 가장 보편적이고 효율적인 알고리즘은 CNN기법임을 확인하였다. 향후 AI 기반의 자동 객체 탐지와 분류는 공간정보 분야에서 각광받는 최신 과학기술이다. 이를 위해 다양한 알고리즘에 대한 검토와 적용은 중요하다. 따라서, 본 연구에서 제시하는 알고리즘별 적용 가능성은 자동으로 드론 영상의 폐색영역을 탐지하고 해결할 수 있어 공간정보 구축의 시간, 비용, 인력에 대한 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 영상 내 폐색영역 탐지 및 복원기법
3. 딥러닝 기술을 이용한 드론 영상의 폐색영역 해결 방안
4. 결론
References
참고문헌 (36)
참고문헌 신청
O. Kwon, Detection and Restoring the Occlusion Area for Generating Digital Orthoimage , Master’s thesis, Seoul National University, Seoul, Korea, pp.13-16, 2000.
J. Yom,, D. Lee, D. Kim, “Automatic 3D building reconstruction by integration of digital map and stereo imagery for urban area”, KSCE Journal of Civil Engineering , Vol.8, No.4, pp.443-449, July. 2004 DOI: https://doi.org/10.1007/bf02829168
M. Seo, D. Y. Han, B. K. Lee, Y. I. Kim, “Detecting and restoring the occlusion area for generating the true orthoimage using IKONOS image”. Korean Journal of Remote Sensing , Vol.22, No.2, pp131-139, Apr. 2006.
J. Youn, G. H. Kim, 2008, “Visible height based occlusion area detection in true orthophoto generation”, Journal of the Korean Society of Civil Engineers D , Vol.28, No.3D, pp.417-422, May. 2008.
E. J. Yoo, D. Lee, “Detection and recovery of occlusion areas caused by building sidewalls and aerial photos”, Proceedings of Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography 2016, KSGPC, Suwon, Korea, pp.156-158, Apr. 2016.
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