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김정수 (한국과학기술원) 박병준 (한국과학기술원) 조승주 (한국과학기술원) 최명애 (한국과학기술원) 박진영 (국립생태원) 서형수 (국립생태원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
312 - 318 (7page)

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A trap camera is an unmanned observation device equipped with a simple sensor and has recently become an essential device to collect ecological data. However, the trap camera dataset is exposed to various noise and data imbalance problems that can be encountered in the real world. If a deep learning network does not properly learn object features, it limits feature extraction and class classification. The DMZ trap image dataset used in this paper was collected and generated by the Korean National Institute of Ecology to study mammalian species within the Korean Demilitarized Zone(DMZ). This real-world data set includes problems of trap camera images, such as imbalance data distribution and a lot of noise, which affect the performance of existing deep learning classification networks. In this paper, a consecutive 3-frame sequence dataset including daytime RGB and night-time IR images is used. In the feature extraction stage, we extract optical flow data using two consecutive frames and apply it to a deep learning network to improve network performance degradation due to the problems of trap camera images.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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