광학 이미지 전처리를 통한 국방 저조도 환경에서의 객체탐지 연구

오현; 마정목

doi:10.5762/KAIS.2024.25.6.36

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자료유형: 학술저널

저자정보: 오현 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제25권 제6호

발행연도: 2024.6

수록면: 36 - 42 (7page)

DOI: 10.5762/KAIS.2024.25.6.36

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우리 군은 과학기술 강군 육성의 기조 아래 병력 감축을 보완하고 감시 태세를 유지하기 위해 최전방 일반전초에 과학화 경계시스템을 운용하고 있다. 하지만, 기존 도입된 시스템은 영상감시 병력이 다수의 감시카메라를 동시에 관리하므로 피로도가 높으며 오탐지 및 탐지 누락의 문제가 발생할 수 있기 때문에 인공지능을 확대 적용한 지능화 된 감시 시스템은 기술적·인적 제한요소를 극복하기 위해 필수적이다. 또한 인공지능 객체탐지는 저조도 환경에서 성능이 저하되며, 특히 전방 경계작전 환경과 같은 미약한 광원 조건에서 객체 왜곡과 노이즈가 발생할 경우 문제는 더욱 가중된다. 이에 따라 인공지능 감시시스템에서 저조도 이미지를 전처리하여 탐지 확률을 향상시키는 것은 중요하다. 본 논문에서는 군 경계작전 환경에서의 저조도 광학 이미지에 대한 전처리로 객체 탐지 성능의 유의미한 향상 여부를 연구하고자 한다. 군 경계작전 환경과 유사한 조건으로 철책선 및 숲 배경의 인물과 동물 이미지를 수집하였고 전처리를 위해 명암대비 조정 기법인 히스토그램 평활화를 적용하여 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋은 원본 이미지와 전처리 이미지로 나누어 YOLO 모델에 학습을 진행하였으며 각 그룹별 학습된 모델의 객체 탐지 성능을 평가하였다. 결과적으로 전처리 이미지의 mAP50는 0.890으로 원본 이미지의 mAP50인 0.884보다 향상되었음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 저조도 환경에서 광학 이미지 전처리를 통해 객체 탐지를 향상시키고, 일반전초와 같은 군 경계작전 환경에서 감시시스템의 분석 및 개발에 활용될 것으로 기대된다.

#Low-light Defense Environment #Histogram Equalization #Image Improvement #Object Detection #Computer Vision

참고문헌 (10)

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