Improving Accuracy in Detecting Unknown Objects and Enhancing Low Visibility Conditions Caused by Sea Fog in Coastal Areas

Min Uk Jung

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Min Uk Jung (Kookmin Univ.)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2024년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 861 - 864 (4page)

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South Korea’s geographical position, flanked by the sea on three sides, coupled with the ongoing standoff between the North and the South, makes coastal security a critical component of national defense. However, challenges in coastal operations arise due to aging military equipment and a decrease in military personnel due to low birth rates. In this context, this paper presents automated technology based on deep learning as an alternative to manpower. In coastal areas, low visibility conditions frequently occur due to sea fog, a climatic characteristic of these regions. To address this issue, the Dehazy algorithm, a technique for fog removal, has been implemented. Additionally, an algorithm that separates the background by distinguishing between the sea and sky at the horizon has been combined to selectively identify objects over the sea. For object detection, the YOLO algorithm was employed, and this paper highlights the differences in object recognition rates and real-time processing speeds between identifying unknown objects in original images versus those detected using the proposed technology.

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