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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 35 - 40 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.1.35
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기존의 인체감지를 사용하는 시스템은 사진과 모형을 인체로 감지한다는 문제가 있다. 열화상 이미지를 활용하여 사람과 모형을 감지 대상에서 제외할 수 있다면 시스템의 신뢰성을 향상시켜, 정확성과 안정성이 향상될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 열화상 카메라를 사용하여 사진과 모형을 전부 인체로 감지하여 불필요한 데이터로 시스템의 신뢰성을 저하하는 문제를 해결하는 감시 시스템을 제안한다. 일반 카메라와 적외선 카메라, 제안하는 열화상 카메라를 사용한 인체감지 측정 결과의 비교를 통해 열화상 카메라를 사용한 감시 시스템은 다른 카메라보다 약 98%로 신뢰도가 높은 것을 확인하였다. 저장 용량도 적외선 카메라보다 약 66.6% 적게 소요되어 저장장치의 효율성도 증가함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Kang-Deog Suh / 2018 / Introduction to the Technologies of Flash Memory and its Capacity Growth Process / Journal of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 36(6):56~61
정연우 / 2016 / PIR 센서 기반 침입감지 시스템 / 한국지능시스템학회 논문지 26(5):361~367
R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :580~587
S. Ren / 2015 / Faster R-CNN : Towards real-time object detection with region proposal networks / Advances in Neural Information Processing Systems 28:1~9
J. Redmon / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :779~788
정연우 / 2016 / PIR 센서 기반 침입감지 시스템 / 한국지능시스템학회 논문지 26(5):361~367
R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :580~587
S. Ren / 2015 / Faster R-CNN : Towards real-time object detection with region proposal networks / Advances in Neural Information Processing Systems 28:1~9
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