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초록·키워드
초소형 군집 정찰 로봇은 야간·저조도 환경에서 신뢰할 수 있는 열영상 기반 사람 검출 성능이 필수적이다. 본 연구에서는 FLIR Lepton 3.5와 PureThermal2를 사용해 실제 운용 시나리오를 반영한 열영상 데이터셋 5,000장을 구축하고, YOLOv8 계열 모델(n, s, m, l, x)의 사람 검출 성능을 Jetson Orin NX 환경에서 비교하였다. 실험 결과, YOLOv8s와 YOLOv8m은 YOLOv8n보다 높은 검출률과 실시간 추론 속도, 적절한 자원 사용량을 동시에 달성해 소형 로봇용 열영상 사람 검출에 가장 적합한 모델로 확인되었다. 반면 YOLOv8l과 YOLOv8x는 검출률 향상 폭에 비해 연산 자원 부담과 지연이 커 실시간 정찰 임무 적용에는 한계가 있었다. 이러한 결과는 열영상 기반 소형 정찰 로봇에서 경량, 중형 YOLOv8 모델이 성능과 실시간성, 임베디드 자원 제약을 균형 있게 만족하는 최적 해법임을 시사한다.
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