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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 39 - 50 (12page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.1.39
이용수
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최근 심층 신경망 기반 객체 탐지 기술이 발전됨에 따라 객체 탐지는 지능형 교통 시스템, 도로 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 시스템들은 주간은 물론 야간과 같은 환경에서도 항상 동작되어야 한다. 그러나 현재까지 연구된 객체 탐지 기술은 주간 환경을 대상으로 설계되어 있어 야간과 같은 저조도 환경에서는 만족스럽게 동작하지 못한다. 본 논문에서는 야간 환경에서의 안정적인 객체 탐지를 위해 저조도 이미지 대비 향상 기반 객체 탐지 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 이미지의 Entropy와 Fidelity 기반 대비 조정 기법을 통해 야간의 저조도 이미지의 대비를 향상시킨다. 이후 적응형 2차원 위너 필터와의 결합을 통해 대비 조정 과정에서 증폭된 노이즈를 억제시킴으로써 객체 탐지 성능을 향상시켰다. 시험 평가 결과 기존의 객체 탐지 기술 대비 최대 9.5% 높은 탐지 성능을 확인하여 제안된 기술의 효용성을 입증한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 객체 탐지 향상을 위한 개선된 저조도 이미지 대비 조정 기법
Ⅳ. 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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