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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 339 - 347 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.11.339
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드론 영상은 도시 모니터링, 재난 관리, 교통 분석 등 다양한 분야에서 필수적인 데이터를 제공하며, 특히 도심지에서의 실시간 정보 수집에 중요한 역할을 한다. 그러나 도심지 환경은 구조적 복잡성과 빈번한 조도 변화, 고도 변동성 등의 요인으로 인해 드론 영상에서의 특징점 추출 및 매칭 알고리즘의 성능에 큰 제약을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 주요 도로, 강변 생태 지역, 고밀도 건물 지역을 대상으로 지식 기반 및 훈련 기반 알고리즘의 성능을 고도, 조도, 중첩률 변화 조건에서 비교·분석하였다. 실험 결과, ORB 알고리즘은 가장 빠른 처리 속도를 보여 실시간 응용에 유리한 특성을 나타냈으며, LightGlue는 조도 및 고도 변화에도 높은 매칭 정확도와 안정성을 제공하여 복잡한 환경에서의 사용에 적합함을 확인하였다. 특히 훈련 기반 방법론들은 다양한 환경 변화에 강건한 성능을 보여, 조도와 시점 변화가 큰 도심지에서도 우수한 매칭 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 도시 환경에서 드론 영상의 효율적 활용을 위한 최적의 알고리즘을 제안하며, 이를 통해 향후 재난 관리, 교통 흐름 분석, 건물 안전 점검 등 도심지 관련 분야에서 드론 영상 처리 성능을 향상시킬 수 있는 기초 데이터를 제공한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints", International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110, Nov. 2004. DOI: https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, G. Bradski, "ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF", 2011 International conference on computer vision, IEEE, Barcelona, Spain, pp. 2564-2571, Nov. 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICCV.2011.6126544
H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, "Speeded-up robust features (SURF)", Computer vision and image understanding, Vol. 110, No. 3, pp. 346-359, Jun. 2008. DOI: http://doi.org/10.1016/j.cviu.2007.09.014
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