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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손창환 (군산대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제4호(통권 제485호)
발행연도
2018.4
수록면
70 - 78 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.4.70

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본 연구에서는 도시 환경 조성에서 중요한 이슈가 되고 있는 가로수 관리 즉 가로수의 종류 및 훼손 상태 그리고 황화 현상의 존재 여부를 파악할 수 있는 기법을 소개하고자 한다. 이를 위해 국내 가로수종의 99%를 차지하는 6종류의 가로수를 웹사이트에서 수집하고 그리고 더 나아가 가로수의 훼손 및 황화 현상을 포함한 2종류의 가로수 영상과 가로수가 없는 일반 도로 영상도 추가적으로 수집하였다. 그리고 미리 학습된 심층 합성곱 신경망을 이용해서 합성곱 계층에서 저수준의 특징 벡터를 추출한 후에 피셔 벡터 인코딩 기법을 적용하여 각 부류에 속한 입력 영상들의 특징을 모델링해 주었다. 또한 가로수 텍스처의 해상도 보존과 스케일에 따른 특징 추출의 불변성을 제고하기 위해 멀티스케일 기반의 심층 합성곱 신경망을 사용하였다. 분류기를 구현하기 위해 본 연구에서는 서포트 벡터 머신을 학습하였고 그 결과 약 90%의 정인식률을 달성할 수 있었다. 이 결과를 기반으로 향후 제안한 기법을 가로수를 포함한 식물의 생육 상태까지도 점검할 수 있도록 응용 및 확장하고자 한다. 뿐만 아니라 각 지역 도시의 가로수종의 분포를 시각화해주는 가로수 맵 제공 애플리케이션에 탑재하거나 휴대폰으로 촬영한 가로수 영상에 대해 유용한 지식 정보를 제공해줄 수 있는 학습용 애플리케이션으로도 활용하고자 한다.
#Deep Feature #Deep Learning #Fisher Vector #Sparse Coding #Gaussian Mixture Model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 가로수종 및 상태 인식 기법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
http://www.asiadataweek.org/ G.-S. Kim, “Implementation of indoor air quality monitoring system for subway stations,” Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 50, no. 6, pp. 294-301, 2013. J. D. Wegner, S. Branson, D. Hall, K. Schindler, P. Perona, “Cataloging public objects using aerial and street-level images - urban trees,” in Proc. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, Nevada, pp. 6014-6023, Jun. 2016. J.-Y. Kwak, B. C. Ko, J. Y. Nam, “Pedestrian tracking using online boosted random ferns learning in far-infrared imagery for safe driving at night,”in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 18, no. 1, pp. 69-81, Jan. 2017. A Krizhevsky, I Sutskever, GE Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Proc. Neural Information Processing Systems, 2012.

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