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저자정보
박강현 (부경대학교) 윤유정 (부경대학교) 강종구 (부경대학교) 김근아 (부경대학교) 최소연 (부경대학교) 장선웅 ((주)아이렘기술개발) 박수호 ((주)아이렘기술개발) 공신우 ((주)부경해양기술) 곽지우 ((주)올빅뎃) 이양원 (부경대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,643 - 1,652 (10page)

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해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.
#Deposited marine debris #YOLO #Object detection #Deep learning

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