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본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 선행 연구
3. 연구 방법
4. 실험 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Chen, Z., Zhang, T., and Ouyang, C. (2018), End-to-end airplane detection using transfer learning in remote sensing images. Remote Sensing, 10(1), pp.139.
Cheng, G., Han, J., and Lu, X. (2017), Remote sensing image scene classification: Benchmark and state of the art. In Proceedings of the IEEE, 105(10), pp. 1865-1883.
Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L. J., Li, K., and Fei-Fei, L. (2009,), Imagenet: A large-scale hierarchical image database. In 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 248-255.
Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C.K., Winn, J., and Zisserman, A. (2010), The pascal visual object classes (voc) challenge. International journal of computer vision, 88(2), pp.303-338.
Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 580-587).
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