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저자정보
김신 (건국대학교) 이예지 (건국대학교) 윤경로 (건국대학교) 임한신 (ETRI) 이희경 (ETRI) 추현곤 (ETRI) 서정일 (ETRI)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 추계학술대회
발행연도
2020.11
수록면
176 - 179 (4page)

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현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 밤중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지는 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 영상 특성 비교
3. 객체 탐지 수행 및 성능 평가
4. 객체 탐지 네트워크 fine-tuning 및 성능 평가
5. 결론
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