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저자정보
Vivian Ukamaka Ihekoronye (Kumoh National Institute of Technology) Simeon Okechukwu Ajakwe (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jae Min Lee (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2022.2
수록면
203 - 206 (4page)

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The accelerating deployment of UAVs in different sectors of life is a plausible contribution in today’s technologically driven world. However, there is also a corresponding increase in UAVs misapplications resulting to economic losses. Therefore, the need to design an efficient anti-drone system in the optimal recognition of drones so as to prevent them from gaining access to restricted areas is a constant strive of researchers. This paper proposes a vision based anti-drone model for optimal detection of miniaturized fleet of drones even in clustered environments. Validation of the proposed model was achieved using 1000 samples of three different drones and birds on several weather scenarios of cloudy, clumsy and sunny conditions. Performance of the proposed model was compared with three other state-of-the-art models based on Precision, Recall and F1-score. Result of simulation shows the superiority of the proposed model in achieving F1-score of 97%, Recall and Precision values of 100% and 94.3% respectively.
#Drone #detection #deep learning #CNN #UAV

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. SYSTEM DESIGN
IV. RESULT DISCUSSION AND PERFORMANCE EVALUATION
V. CONCLUSION
REFERENCES

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