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자료유형
학술저널
저자정보
강지헌 (덕성여자대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
776 - 783 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0092

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We proposed a method for selecting an anchor box that considers the distance and size of a real object and localizes the detected object through magnetic declination correction. Deep learning have interesting topic for image analysis to detect small objects in high-resolution images and objects not included in the training dataset. Thus, defining the size, aspect ratio, and the number of anchor boxes is important. This study describes a technique of adaptive anchor box selection, based on the pixel size of an image of a projected object located on the ground, through intrinsic and extrinsic camera parameters. We applied the pre-trained Darknet53 YOLOv4 model for object detection, as the backbone network, and fine-tuned a classifier to classify both human and vehicle classes using a custom dataset. In addition, we proposed a method to minimize the localization error by correcting magnetic declination when converting the pixel coordinates of the detected object into the global coordinate positions using the image-to-ground projection technique. The performance of the proposed design was validated using photos and videos recorded with DJI Mavic 2 Pro. Our proposed method achieved an enhancement of 13% - 43% for detecting small objects that were not included in the training dataset. A localization error of less than 9% was obtained up to 175 m - the distance between the drone and the object.
#adaptive anchor box selection #drone video analysis #object detection and localization

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 객체 탐지 모델
Ⅲ. 객체 위치 인식 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 검증
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
N. Dilshad, J. Hwang, J. Song, and N. Sung, “Application s and challenges in video surveillance via drone: A brief survey,” Proc. of 2020 International Conference on Information and Communication Technology, Jeju, Korea, Oct. 2020. google schola P. Mittal, R. Singh, and A. Sharma, “Deep Learning-based object detection in low altitude UAV datasets: A survey,” Image and vision Computing, vol. 104, Dec. 2020. google schola Y. Akbari, N. Almaadeed, S. AImaadeed, and O. Elharrouss, “Applications, databases and open computer vision research from drone video and images: a survey,” Artificial Intelligence Review, vol. 54, pp. 3887-1938, Feb. 2021. google schola B. Nishra, D. Garg, P. Narang, and V. Mishra, “Dronesurveillance for search and rescue in natural disaster,” Computer Communications, vol. 156, pp. 1-10, Apr. 2020. google schola A. S. Hashim and M.S. M. Tamizi, “Development of drone for search and rescue operation in malaysis flood disaster,” International Journal of Engineering & Technolocy, vol. 7, no. 3.7, pp. 9-12, 2018. google schola

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