YOLO 딥러닝 모델 기반 반려견의 행동 분류 및 실시간 알림 시스템 구현 :Implementation of a real-time notification system with dog behavior classification based on a YOLO deep learning model

조용화

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자료유형: 학위논문

저자정보: 조용화 (경남대학교, 경남대학교 대학원)

지도교수: 이혁재

발행연도: 2023

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

YOLO 딥러닝 모델 기반 반려견의 행동 분류 및 실시간 알림 시스템 구현

조용화 융합IT공학과 2023.01 학위논문

2020

YOLO 기반 개체 검출과 Node.js 서버를 이용한 반려견 행동 분류 시스템 구현

조용화 , 이혁재 , 김영훈 융합신호처리학회 논문지 2020.01 학술저널

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본 논문은 실시간 영상 분석을 통해 반려견에 대한 객체 검출을 수행한 후, 검출된 이미지를 기준으로 행동 패턴을 분류하고, 분류된 결과를 실시간 알림으로 전달할 수 있는 시스템 구현에 대한 것이다. 전 단계의 객체 검출은 딥러닝 기반의 YOLO v5를 사용하였고, 반려견 행동 분류는 구글에서 제공하는 웹 기반 머신러닝 툴인 Teachable machine을 적용하였다. Teachable machine은 TensorFlow.js 모델로 자바스크립트가 수행될 수 있는 환경 어디서나 작동되는데, 본 논문에서는 Node.js 기반에서 동작하도록 서버 형태로 구축하였다. 실시간 반려견의 행동 분류 결과는 모바일 또는 PC, 어디서든 알람 형태로 수신할 수 있다. 본 논문에서 제시한 방법은 센서나 웨어러블 장비 등 자료 수집형 장비 없이 카메라만을 이용하여 제한된 데이터 영상을 활용하여 98.9%의 정확도로 행동 분류를 할 수 있다는 것을 확인하였다.

#YOLO #Object detection #Teachable machine #Node.js #p5

국문요약
Ⅰ. 서론 = 1
Ⅱ. 객체 검출을 위한 딥러닝 = 3
2.1 객체 검출이란 = 3
2.2 딥러닝을 이용한 객체 검출 = 4
2.3 실시간 객체 검출을 위한 YOLO = 8
Ⅲ. 반려견 행동 패턴 분류 = 16
3.1 행동 분류 기준 = 16
3.2 행동 패턴 분류를 위한 Teachable machine = 17
3.3 행동 패턴 분류를 위한 Pose estimation = 21
Ⅳ. 실시간 알림 구현을 위한 서버 구현 = 24
4.1 Node.js 서버 = 24
4.2 Teachable machine 활용을 위한 자바스크립트 = 26
Ⅴ. 실험 및 결과 = 28
5.1 실험 환경 및 과정 = 28
5.1.1 반려견 인식 실험 = 38
5.1.2 반려견 행동 패턴 분류 실험 = 41
5.2 실험 결과 = 46
Ⅵ. 결론 = 47
참고문헌 = 48
ABSTRACT = 51

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