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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤희지 (경북대학교) 박대진 (경북대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
813 - 826 (14page)

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카메라를 이용한 영상 처리와 그에 따른 인공지능 기술의 발달로 다양한 분야의 기술이 발전하기 시작했다. 하지만 보드가 가벼울수록 연산이 많이 필요한 영상 처리 알고리즘을 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 경량 임베디드 보드에서 물체 인식 알고리즘을 위한 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 비교적 적은 양의 계산으로 segmentation을 처리하는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 ROI(Region of Interest)를 결정할 수 있다. 영역을 마스킹한 후, 더 정확한 딥러닝 알고리즘을 사용해 물체 감지를 할 수 있다. Python에서 입력 이미지를 처리하기 위해 OpenCV를 사용했고 ENet과 YOLO(You Only Look Once)를 사용하여 이미지를 처리했다. 이 알고리즘을 실행함으로써 평균 오차가 절반으로 감소해 정확한 객체 검출을 처리할 수 있고 경량 임베디드 보드에서 실시간으로 객체 인식을 실행할 수 있다. 이 연구는 자율주행과 IoT에서 저가격 경량화된 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 딥러닝 기반 마스킹 후 객체 인식 알고리즘
Ⅳ. 구현 및 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001356263