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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정규빈 (Changwon National University) 박재효 (Army Consolidated Maintenance Depot) 석종원 (Changwon National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제25권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
285 - 290 (6page)

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기존의 조준 감사는 외국에서 수입한 조준 감사기재를 사용하는 실정이다. 하지만 그 수량이 매우 부족해서 조준 감사에 많은 시간이 소요되고 유지보수가 어렵다. 때문에 시스템을 국산화 시켜 조준 감사시간을 줄이고 유지보수와 보급을 원활하게 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 표적 탐지 딥러닝 모델을 통해 표적을 탐지하고 사격 결과에 대한 모니터링이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 표적의 실시간 탐지가 가능하고 먼 표적에 대한 여러 전처리를 통해 식별률을 크게 상승시켰다. 또한 사용자 인터페이스를 구성하여 사용자의 카메라 조작과 훈련결과 데이터의 저장 및 관리를 용이하게 하였다. 이 시스템으로 현재 사용되고 있는 조준 감사기재와 비사격 훈련을 대체할 수 있다.
#Tank #Aiming Inspection #Deep Learning #Target Detection #Computer Vision

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전차 조준선 시스템
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (4)

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Redmon, J. / 2017 / YOLO9000: better, faster, stronger / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, :7263~7271 google schola Redmon, J / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :779~788 google schola Redmon, J / 2018 / Yolov3: An incremental improvement google schola Siahaan, V / 2019 / LEARNING PyQt5: A Step by Step Tutorial to Develop MySQLased Applications / SPARTA PUBLISHING google schola

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