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저자정보
이예지 (건국대학교) 김신 (건국대학교) 임한신 (한국전자통신연구원) 이희경 (한국전자통신연구원) 추현곤 (한국전자통신연구원) 서정일 (한국전자통신연구원) 윤경로 (건국대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제2호
발행연도
2021.3
수록면
155 - 166 (12page)

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현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal[1] 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
#RGB image #IR image #object detection #deep learning #fine-tuned network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Free FLIR Thermal dataset, https://www.flir.com/oem/adas/dataset/ (accessed Jan, 8, 2020). google schola Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 580-587, 2014. google schola Girshick, Ross. "Fast r-cnn," Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1440-1448, 2015. google schola Ren, Shaoqing, et al. "Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks," IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1137-1149, 2016. google schola Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 779-788, 2016. google schola

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