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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 325 - 331 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.4.325
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본 논문에서는 사전에 주어진 보안철책의 이미지에서 정상 또는 비정상 와이어 패턴 영역을 수작업으로 진행하는 전통적인 라벨링 작업방식이 아닌 보다 효율적인 작업방식인 오토-라벨링 방식을 사용하는 작업과정을 제안한다. 특히 풀숲 배경에 의해 보안철책의 와이어 패턴의 형상을 정확하게 인식하기 어려웠던 과거의 문제점을 해결하기 위해 녹색 계열의 색상을 추출하고 학습을 위한 마스크 이미지를 제작하였다. 그 후 얻어진 마스크 이미지에서 보안철책의 와이어 패턴 영역을 성공적으로 라벨링 하기 위해 현재의 보안철책이 지닌 구조적 특징을 바탕으로 허프편환을 통하여 철책을 이루는 기둥과 지지대 구조물을 선분으로 나타내었다. 이 때 각 선분들이 겹치는 교점의 좌표값들을 구하여 보안철책에서 와이어 패턴이 존재할 수 있는 영역을 정의해 오토-라벨링을 위한 관심 영역을 정의하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 보안철책의 와이어 패턴 마스킹 과정
3. 보안철책 구조물 검출 과정
4. 보안철책 와이어패턴의 오토-라벨링 결과 및 결론
5. 보안철책 와이어패턴의 오토-라벨링 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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Jin-hyeon Chang, Yong-cheol Lee, Dong-ho Shin, Sang-gun Oh, Jong-youn Lee, Jin-ho Jung, “An Optical Fiber Perimeter Guard System Using OTDRs,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 35, no. 12, pp. 1236-1243, 2010.
Sung-nam Lee, “Smart Base Boundary System by Using Barbed Wire Fence Detection Drone,” Proceedings of the Korean Institute of Information and Communication Sciences Conference, pp. 382-382, Jul., 2020.
Il-hoe Jung, “Image retrieval based on gray scale histogram refinement and horizontal edge features,” M.S. Thesis, Chosun University, Aug. 2008.
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