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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전소연 ((주)스탠스) 박종화 ((주)스탠스) 윤상병 ((주)지엔아이티) 김영수 (한국남부발전(주)) 이용성 (한국남부발전(주)) 전지혜 ((주)스탠스)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제9권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
25 - 30 (6page)

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본 논문에서는 산업 시설에서 작업자의 안전을 실시간으로 감시하는 딥러닝 기반 영상 분석 시스템을 구현하는 데 목적을 둔다. 작업자의 복장을 안전모, 안전조끼, 안전벨트 착용 여부에 따라 총 여섯 가지의 클래스로 나누고, 총 5,307개의 영상을 학습데이터로 이용하였다. 실험은 속도와 정확도가 준수한 YOLO v4를 이용하였으며, 총 645장의 영상에 대해 학습 반복 수에 따른 가중치를 적용했을 때의 mAP를 비교함으로써 수행되었다. 학습 반복 수 6,000에서의 mAP가 60.13%로 제일 높았으며, 테스트셋이 가장 많은 클래스의 AP가 가장 높음을 확인하였다. 추후 데이터셋과 객체 검출 모델을 최적화함으로써, 정확도와 속도를 개선할 예정이다.
#객체 검출 #딥러닝 #영상 분석 #실시간

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참고문헌 (20)

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고용노동부 / 2020 / 산업재해 현황분석 google schola J. Redmon / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / IEEE conference on computer vision and pattern recognition(CVPR) :779~788 google schola Wei Liu / 2016 / SSD: Single shot multibox detector / European Conference on Computer Vision(ECCV) :21~37 google schola Tsung-Yi Lin / 2017 / Focal loss for dense object detection / IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV) :2980~2988 google schola Ross Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :580~587 google schola

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