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Simeon Okechukwu Ajakwe (Kumoh National Institute of Technology) Vivian Ukamaka Ihekoronye (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jae Min Lee (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2022.2
수록면
1,036 - 1,039 (4page)

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The security of key and critical infrastructures is crucial for uninterrupted industrial process flow needed in strategic management as these facilities are major targets of invaders. In this paper, a lightweight vision-based framework for detecting and identifying multi-drones and attached objects was proposed using a deep convolution neural network. The model is validated using 5460 drone samples from six drones and 855 attached objects samples of seven classes under different environments, scenarios (blur, scales, low illumination), and heights. The result reveals that YOLOv5s showed high multi-drone detection of 99.5% and 83.4% payload identification with less time and computational complexity better other YOLOv5 variants which makes it effective for industrial facility aerial surveillance and safety against illegal drone intrusion.
#Aerial Surveillance #Communication #Drone Detection #Deep Learning #Facility

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. PROPOSED METHODOLOGY
III. RESULT DISCUSSION
IV. CONCLUSION
REFERENCES

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