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학술대회자료
저자정보
이재훈 (국립산대학교) 손창환 (국립군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
518 - 521 (4page)

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최근 인공지능과 네트워크 기술을 접목한 지능형 감시카메라가 범죄 예방, 긴급 구조, 도로 교통 관리와 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 지능형 감시카메라는 대부분 실외에 설치되므로 다양한 환경에 영향을 받는다. 특히 폭우 환경에서는 빗줄기, 블러링, 잡음의 영향을 받게 되어 객체 인식이 어렵게 된다. 따라서, 본 연구는 폭우 영상과 같은 열화된 영상이 객체 검출 성능에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 이를 위해, 원본 영상과 폭우 생성 과정을 통해 생성된 영상을 객체 검출 모델의 대표적인 알고리즘인 YOLO v3와 YOLO v5를 통해 평가를 진행하였다. 실험 결과를 통해, 폭우 환경에서 객체 검출 성능이 청명한 환경에 비해 평균 0.124만큼 감소된다는 사실을 확인하였다.
#object detection #heavy rain #intelligent surveillance cameras #heavy rain generation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 객체 검출 모델
Ⅲ. 폭우 영상 생성 과정
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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