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정대현 (광주과학기술원) 김영호 (광주과학기술원) 김창현 (광주과학기술원) 이후상 (광주과학기술원) 유홍제 (광주과학기술원) 정원호 (광주과학기술원) 오현석 (광주과학기술원) 류제하 (광주과학기술원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제9호
발행연도
2018.9
수록면
822 - 828 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0113

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Damage in fish farming nets can lead to serious losses and/or adverse environmental impact. Nonetheless, detecting such damage is challenging. Human experts could inspect the nets, but this process is costly and time-consuming. Alternatively, remotely operated underwater vehicles (ROV) can be used to inspect the fishnets. By using advanced deep-learning techniques for autonomous navigation and object detection, fishnets can be inspected efficiently while minimizing human intervention. In this paper, a deep convolutional neural networks (CNN) is employed to classify images of torn and normal fishnets. Training deep CNN models requires numerous image data, whereas a limited amount of fishnet images are available. To resolve the dearth of available data, data-augmentation techniques are adopted to generate images of torn and normal fishnets. The trained CNN model shows high accuracy for classifying the given augmented test dataset.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 그물 이미지 데이터
Ⅲ. 심층 컨볼루션 신경망
Ⅳ. 실험 결과 및 논의
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
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