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저자정보
Jihun Park (Agency of Defense Development) Dae Hoe Kim (Agency of Defense Development) Young Sook Shin (Agency of Defense Development) Sang-ho Lee (Agency of Defense Development)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
696 - 699 (4page)

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As highly maneuverable drones are available at the low price, the threats that might be caused by the drone attacks has been increased. Recent object detectors have been dramatically improved in accuracy by using convolutional neural networks, and these can be utilized to identify hostile drones. In this paper, we examine state-of-the-arts convolutional object detectors for a real-time drone detection and tracking system using a Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In the drone detection and tracking system, an object detector is used to identify whether an image from the PTZ camera contains a drone, and our system generates PTZ actions to track the detected drone. To detect small size drones in real-time, an appropriate object detector should be selected. This paper compares six convolutional object detectors in the accuracy and speed.
#Object detection #drone defense #object tracking

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. STUDY APPROACH
4. DRONE TRACKING SYSTEM
5. STUDY RESULTS
6. CONCLUSION
REFERENCES

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