파티클 필터를 활용한 미소 공중 객체 추적 성능 향상

Q: 이 논문에서 정의한 파티클 필터란 무엇인가?

파티클 필터는 탐지된 미소 객체의 위치를 지속적으로 추적하기 위해 사용되는 확률 기반 알고리즘이다. 이는 가장 높은 확률을 가지는 미소 객체의 위치를 효과적으로 추정하여 공중에서 비행하는 미소 객체를 안정적으로 추적할 수 있도록 돕는다. 본 연구에서는 심층 학습 모델로 탐지된 불법 비행체를 실시간으로 추적하는 데 활용되었다.

Q: 파티클 필터가 미소 공중 객체 추적 성능을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, 파티클 필터는 심층 학습 모델로 탐지된 불법 비행체의 위치를 확률 기반으로 지속적으로 추정함으로써 미소 공중 객체 추적 성능을 향상시킨다. 특히, YOLOv8 모델의 convolution layer를 변경하여 미소 객체 탐지 성능을 높인 후, 파티클 필터를 적용하여 영상 화면 내에서 표적을 안정적으로 추적할 수 있음을 확인하였다.

이정훈; 조성욱

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이정훈 (청주대학교) 조성욱 (청주대학교)

저널정보: 항공우주시스템공학회 항공우주시스템공학회 학술행사 논문집 항공우주시스템공학회 2024년도 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.10

수록면: 318 - 318 (1page)

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비행 금지 구역을 침범하는 불법 비행체는 지속적으로 증가하고 있으며 이를 해결하기 위한 안티드론 시스템에 대한 연구 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 심층 학습 모델을 사용하여 불법 비행체를 탐지하고 탐지된 불법 비행체를 파티클 필터 기반 추적 알고리즘을 통해 표적을 지속적으로 추적 ... 전체 초록 보기

#Particle Filter(파티클 필터) #Multi Object Tracking(다중 객체 추적) #Airborne Objects(공중 객체) #Tiny Objects(미소 객체)

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