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자료유형
학술저널
저자정보
봉은수 (충북대학교) 차순웅 (현대로템 미래체계기술팀) 황영배 (충북대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제2호
발행연도
2024.4
수록면
56 - 65 (10page)

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본 연구는 딥러닝을 바탕으로 군용객체를 검출하고, 포신을 갖고 있는 객체에 대해 포신을 제외한 몸체 영역을 추정하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 전차, 장갑차, 사람 객체의 클래스로 구성된 데이터셋을 구축한다. 특히, 전차 클래스는 주로 원격조종 전차를 촬영하여 얻은 데이터로 구축되고, 전체 데이터셋은 객체 탐지를 위해 YOLOX 검출기의 학습과 테스트에 이용된다. 전차 클래스로 검출된 객체는 검출된 영역을 분리하고 영역의 하단 부분을 여러 개의 셀로 나눈다. 그 후, 각 셀의 RGB 히스토그램의 분포를 계산하고 셀 간의 유사도를 통한 스펙트럼 군집화를 적용하여 몸체와 배경을 분류한다. YOLOX-L 모델을 사용하였을 때 IoU 0.5에서 89.2%의 AP 결과를 얻었으며, 포신을 제외한 군용객체의 몸체 부분을 인식하는 것을 보였다. 본 연구에서 개발된 기술을 바탕으로 방위 시나리오에서의 객체 탐지 능력을 향상시키고, 상대 전차의 몸체 부분을 바탕으로 포탑 구동을 통해 정확한 조준 및 포격하는데 활용된다.
#군용 객체 #객체 탐지 #RGB 히스토그램 #스펙트럼 군집화 #몸체 인식 #Military Object #Object Detection #RGB Histogram #Spectral Clustering #Body estimation

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