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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 883 - 892 (10page)
- DOI
- 10.5139/JKSAS.2021.49.10.883
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본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.
목차
ABSTRACT
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Jiao, L., Zhang, F., Liu, F., Yang, S., Li, L., Feng, Z. and Qu, R., “A survey of deep learningbased object detection,” IEEE Access, Vol. 7, 2019, pp. 128837~128868.
Vaddi, S., “Efficient object detection model for real-time UAV applications,” Doctoral dissertation Iowa State University, 2019.
Lee, J., Wang, J., Crandall, D., Šabanović, S. and Fox, G., “Real-time, cloud-based object detection for unmanned aerial vehicles,” International Conference on Robotic Computing (IRC) IEEE, April 2017, pp. 36~43.
Du, D., et al, “The unmanned aerial vehicle benchmark: Object detection and tracking,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018, pp. 370~386.
Xia, G. S., et al, “DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images,“ Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 3974~3983.
Vaddi, S., “Efficient object detection model for real-time UAV applications,” Doctoral dissertation Iowa State University, 2019.
Lee, J., Wang, J., Crandall, D., Šabanović, S. and Fox, G., “Real-time, cloud-based object detection for unmanned aerial vehicles,” International Conference on Robotic Computing (IRC) IEEE, April 2017, pp. 36~43.
Du, D., et al, “The unmanned aerial vehicle benchmark: Object detection and tracking,” Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018, pp. 370~386.
Xia, G. S., et al, “DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images,“ Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 3974~3983.
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