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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 李載興
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 한밭대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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최근 딥러닝 기술이 급격하게 발전하면서 다양한 분야에 인공지능 시스템이 적용되고 있다. 영상 처리 분야의 경우 지능형 보안 감시 시스템의 활용이 많아지고 있다. 하지만 CCTV 관제 센터와 같은 대부분의 감시 시스템은 여전히 관리 요원이 실시간으로 영상을 감시하는 형태이며 해당 연구가 더 적극적으로 이루어질 필요가 있음을 보여준다. 이에 따라 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 새로운 유기된 물체 인식 방법을 제안한다. 유기된 물체 인식 방법은 영상 내에서 유기 물체에 대한 영역을 먼저 검출하며 검출된 영역이 있을 경우 해당 영역에 합성곱 신경망을 적용하여 어떤 물체를 나타내는지 인식하는 과정을 거친다. 실험은 쓰레기 무단투기를 검출하는 응용 시스템을 통해 수행되었다. 실험 결과, 유기 물체에 대한 영역을 효율적으로 검출하였으며 물체가 순간적으로 사라지는 폐색 문제에 대해서도 강인한 모습을 보여주었다. 검출된 영역은 합성곱 신경망으로 들어가 쓰레기인지 아닌지 분류되는 과정을 거쳤다. 이를 위해 자체적으로 수집한 쓰레기 데이터와 오픈 데이터베이스로 합성곱 신경망을 학습시켰으며 효율적인 학습을 위해 다양한 Augmentation을 적용하였다. 학습 결과, 학습에 포함되지 않은 테스트셋에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다.
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