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저자정보
김민환 (동국대학교) 이지민 (동국대학교) 정유진 (동국대학교) 이윤주 (동국대학교) 석문기 (동국대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,960 - 2,964 (5page)

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본 연구는 수중 환경에서 3D 카메라(RealSense D435i)를 활용하여 딥러닝 및 컴퓨터 비전 기술을 통합한 어류 크기 측정 시스템을 개발한다. 이 시스템은 굴절 현상으로 인해 발생하는 좌표 왜곡을 기준 객체를 이용해 보정하는 방법을 도입한다. 또한, YOLOv8 모델을 활용하여 어류의 머리와 꼬리를 정밀하게 탐지하고, 이 데이터를 기반으로 어류의 전체 길이를 측정하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 사각형 바운딩 박스를 사용하는 YOLO 모델 대신 원형 바운딩 박스를 사용함으로써 어류 크기 측정의 정확성과 간편성을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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