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권태희 (경북대학교) 홍형길 (한국로봇융합연구원) 조용준 (한국로봇융합연구원) 윤해룡 (한국로봇융합연구원) 장선호 (한국로봇융합연구원) 강민수 (한국로봇융합연구원) 박관형 (한국로봇융합연구원) 최헌수 (한국로봇융합연구원)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
1,162 - 1,169 (8page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.10.1162

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AI-based harmful wildlife repellent devices and systems introduced in several studies are unable to smoothly detect and repel many and various types of harmful wildlifes due to a lack of learning data. To solve this problem, this study proposes an AI object recognition-based harmful wildlife repellent system that learns a YOLO-Based AI model using a 250,000-page wildlife activity dataset and applies it to a harmful wildlife repellent system. By training a new YOLO AI model using large AI training data, mAP (IoU=0.50~0.95) performance is improved by about 4% and prediction speed by about 18% compared to the existing YOLO model, and by applying this to a commercial MCU board, it is possible to construct a low-cost, high-performance harmful wildlife repellent system.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 유해조수 퇴치기 시스템
3. 유해조수 인식 모델
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (10)

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