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자료유형
학술저널
저자정보
Myung-Jae LIM (Eulji University) Dong-Kun JUNG (Eulji University) 권영만 (을지대학교)
저널정보
한국인공지능학회 인공지능연구 인공지능연구 제9권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
23 - 28 (6page)

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In this paper, we studied a system that can efficiently build security management for single-person households using Arduino, ESP32-CAM and PIR sensors, and proposed an Android app with an internet connection. The ESP32-CAM is an Arduino compatible board that supports both Wi-Fi, Bluetooth, and cameras using an ESP32-based processor. The PCB on-board antenna may be used independently, and the sensitivity may be expanded by separately connecting the external antenna. This system has implemented an Arduino-based Unauthorized intrusion system that can significantly help prevent crimes in single-person households using the combination of PIR sensors, Arduino devices, and smartphones. unauthorized intrusion system, showing the connection between Arduino Uno and ESP32-CAM and with smartphone applications. Recently, if daily quarantine is underway around us and it is necessary to verify the identity of visitors, it is expected that it will help maintain a safety net if this system is applied for the purpose of facial recognition and restricting some access. This technology is widely used to verify that the characters in the two images entered into the system are the same or to determine who the characters in the images are most similar to among those previously stored in the internal database. There is an advantage that it may be implemented in a low-power, low-cost environment through image recognition, comparison, feature point extraction, and comparison.
#ESP32-CAM #PIR Sensor #Arduino #Image Precessing #Image Analysis

목차

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Gosselin, P. H. / 2014 / Revisiting the fishervector for fine-grained classification / Pattern recognition letters 49:92~98 google schola Guo, T. / 2017 / Simple con- volutional neural network on image classification / IEEE 2nd International Conference on Big Data Analysis (ICBDA) :721~724 google schola Hyun-Gu Kang / 2017 / Applying CEE (CrossEntropyError) to improve performance of Q-Learning algorithm / 인공지능연구 5(1):1~9 dbpia 공영훈 / 2017 / Q-learning을 이용한 모바일 로봇의 동적 장애물 회피 및 최적 경로 탐색 알고리즘 / 한국정보기술학회논문지 15(9):57~62 dbpia Li, Y. / 2018 / Grab Cut Image Segmentation Based on Image Regi / IEEE 3rd International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC) :311~315 google schola

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