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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,053 - 1,060 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.7.1053
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Since the emergence of deep learning technology, research and development using it in various industries has been in progress. In the power field, deep learning technology based on image recognition has been in the spotlight for the development of condition diagnosis and monitoring systems. However, in order to increase the performance of the deep learning model, it is necessary to build a large data set for learning it as well as the deep learning model. Therefore, in this paper, we propose a dataset creation method for development of unmanned power facility monitoring system based on deep learning. In an environment in which a PTZ camera and a 360-degree camera are operated simultaneously, various method for generating learning data were proposed, and the performance of the learning data set was proved through the detection system experiment.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. 학습데이터 구축
4. 객체 검출 시스템 구조 및 검출 결과
5. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Ross Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report (v5) / arXiv:1311.2524v5 :1~21
Shaoqing Ren / 2015 / Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 28:1~9
Joseph Redmon / 2018 / YOLOv3: An Incremental Improvement / arXiv:1804.02767v1 :1~6
Zhanchao Huang / 2020 / DC-SPP-YOLO : Dense connection and spatial pyramid pooling based YOLO for object detection / Information Sciences 522:241~258
W. David / 2018 / Deep Learning-Aided Cyber-Attack Detection in Power Transmission Systems / IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM) :1~5
Shaoqing Ren / 2015 / Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 28:1~9
Joseph Redmon / 2018 / YOLOv3: An Incremental Improvement / arXiv:1804.02767v1 :1~6
Zhanchao Huang / 2020 / DC-SPP-YOLO : Dense connection and spatial pyramid pooling based YOLO for object detection / Information Sciences 522:241~258
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