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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 482 - 491 (10page)
이용수
초록· 키워드
항공 영상 분석은 드론(UAV)의 다양한 시점 변화와 높은 데이터 수집ㆍ라벨링 비용으로 인해 성능 향상에 한계가 있다. 본 연구에서는 회전 차이를 보정하여 정합을 수행하고, 제안한 합성 데이터 생성ㆍ학습 방식을 통해 탐지 모델을 학습한 뒤, 이를 기반으로 객체의 이동ㆍ출현ㆍ소실 등 변화를 판별하는 통합 프레임워크를 제시한다. 회전 추정은 VBS(Virtual Battle Space) 시뮬레이션 기반 360° 데이터로 학습된 ResNet-18 샴(Siamese) 네트워크를 사용하여 큰 각도 차이에서도 정합을 안정화하였고, 합성 데이터로 학습된 탐지기는 실제 시나리오를 모사한 시뮬레이션 이미지 파이프라인에서도 일관된 성능을 보였다. 특히 변화 탐지에서 회전 보정을 적용하면 mIoU가 0.2946에서 0.7013로 크게 향상되었다. 또한 합성 데이터로 학습한 YOLOX-s는 별도의 테스트 시나리오에서 mAP@0.5:0.95 = 0.563을 기록하였다. 본 결과는 시뮬레이션 데이터에 근거하지만, 동일 절차를 실제 드론 영상과 IR 융합환경으로 확장할 경우 실제 운용에서의 활용을 기대할 수 있다.
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 본론
- Ⅲ. 결론
- References
참고문헌
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