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논문 국내 국내전문학술지(KCI급) Feature Pyramid Network 기반 원거리 드론 검출 방법
- 학술지 구분 국내전문학술지(KCI급)
- 게재년월 2021-03
- 저자명 권정인, 손소희, 전진우, 이인재 , 차지훈, 최해철
- 학술지명 정보과학학회논문지
- 발행처명 한국정보과학회
- 발행국가 국내
- 논문언어 한국어
- 전체저자수 6
논문 초록 (Abstract)
드론이 보편화되면서 드론에 의한 사고에 대응하기 위한 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 드론은 비행 속도가 빠르므로 원거리에서 미리 검출을 해야 한다. 하지만, 원거리 영상의 경우 목표물의 크기가 매우 작고 복잡한 배경을 포함할 수 있어 최근 객체 탐지 분야의 딥러닝 기술을 이용하더라도 오검출률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 소형 목표물에 높은 성능을 갖는 네트워크인 feature pyramid network의 검출 결과에서 복잡한 배경으로 인한 오검출을 효과적으로 감소시킬 수 있는 멀티 프레임 기반 후처리 방법을 제안한다. 제안된 후처리 방법은 전후 프레임에서 검출된 객체 사이의 위치 차이 및 크기 차이를 비교하여 오검출 여부를 판단한다. 또한 딥러닝 네트워크의 학습을 위하여 직접 촬영한 360개의 드론 영상에서 확보한 44,986장의 주석이 달린 드론 데이터 세트를 구축하였다. 제안 후처리 방법을 적용하였을 경우 모든 평가 시퀀스의 false positive가 80% 이상 개선됨과 동시에 F-measure도 증가하는 결과를 보였다.
