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저자정보
이지원 (한국전자통신연구원) 문성원 (한국전자통신연구원) 남도원 (한국전자통신연구원) 유원영 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,574 - 1,578 (5page)

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Recently, the introduction of deep learning in various fields has achieved great achievements, but the development of image-based ship recognizers suitable for Korean maritime environment is still insufficient, and learning data has not been properly established. In this paper, in order to solve these problems, we first defined and built ship learning data suitable for the Korean maritime environment. In addition, a deep learning-based ship recognizer structure that can be used in actual applications was proposed. As a result, the ship detection performance of mAP 0.64 and the ship identification performance of 92.37% were confirmed. The proposed technology can be used for maritime traffic control and autonomous driving for ships, or it can be used for military purposes.

목차

Abstract
I. 서론
II. 선박 학습데이터 구축
Ⅲ. 선박 인식기 구성
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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