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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Han-Sung, Lee (Andong National University) Kang-San Kim (TNMTECH) Won-Chan, Kim (TNMTECH) Tea-Kun, Woo (TNMTECH) Se-Hoon, Jung (Sunchon National University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,433 - 1,447 (15page)

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Recently, as the demand for physical security technology to prevent leakage of technical and business information of companies and public institutions increases, the high tech companies are operating X-ray security checkpoints at building entrances to protect their intellectual property and technology. X-ray security checkpoints are operated to detect cameras and storage media that may store or leak important technologies in the bags of people entering and leaving the building. In this study, we propose an X-ray security checkpoint system that automatically detects a storage medium in an X-ray image using a deep learning based object detection method. The proposed system consists of an edge computing unit and a cloud-computing unit. We employ the RetinaNet for automatic storage media detection in the X-ray security checkpoint images. The proposed approach achieved mAP of 95.92% on private dataset.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED RESEARCH
3. X-RAY SECURITY CHECKPOINT SYSTEM FOR STORAGE MEDIUM DETECTION
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. DISCUSSIONS
6. CONCLUSIONS
REFERENCE

참고문헌 (28)

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