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학술저널
저자정보
이준희 (고려대학교) 이종욱 (고려대학교) 박대희 (고려대학교) 정용화 (고려대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제18권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
1 - 10 (10page)

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혼잡한 돈방에서 사육되는 이유자돈들의 공격적인 이상행동들은 축산농가의 경제적 손실을 야기할 뿐만 아니라 동물복지입장에서도 바람직하지 않다. 이러한 문제점의 해결책으로, 최근 IT기반의 연구들이 소개되고 있으나 혼잡한 돈방에서의 돼지 객체 탐지는 여전히 도전적인 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라와 딥러닝 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다음과 같다. 1) 키넥트 카메라로부터 취득한 깊이 영상에서 배경 차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다, 2) 딥러닝 알고리즘 중 최근 가장 빠르고 높은 정확도를 보이는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 서있는 돼지들을 탐지한다. 본 연구의 실험 결과에 의하면, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 키넥트 센서)과 시스템 정확도(평균 99.40% 객체 검출율과 탐지 정확도)로 개별 돼지 객체들을 실시간으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
#개별 돼지 탐지 #키넥트 깊이정보 #컨볼루션 신경망 #욜로 #Individual Pig Detection #Kinect Depth Information #Convolutional Neural Network #YOLO

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 깊이 정보와 CNN을 이용한 개별 돼지 탐지 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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