YOLOv5를 활용한 야생동물 탐지 및 분류 모델에 대한 소고

강장묵

doi:10.14801/jkiit.2022.20.10.21

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강장묵 (극동대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10)

발행연도: 2022.10

수록면: 21 - 27 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.10.21

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YOLOv5 모델을 이용한 인공지능 분류 모델은 기존의 이미지 분류 모델인 이피션뎃(EfficientDet), 이피션넷(EfficientNet), YOLOv4 등보다 성능이 우수함에도 모델 활용 사례가 부족한 실정이다. 실험실이나 연출된 상황에서 야생동물을 촬영한 이미지를 분류하는 모델은 해상도, 각도, 조도, 기상상황이 천차만별인 실제 상황과 달라 기존에 제안된 연구가 갖는 한계도 존재한다. 본 연구는 최근 차량이 운행하는 길에 야생동물이 출몰하여 로드킬을 발생시키는 사고를 줄이는데 기여할 수 있다. 해당 사고는 야생동물이 다치거나 죽는 일 외에도 차량 파손 및 인명 피해를 일으킨다. 이 글은 야생동물을 육안 대비 우수한 수준으로 탐지하여, 사고를 예방하는 서비스 개발에 핵심 역할을 하는 욜로 5 모델링 기법을 적용하여 우수한 성능을 확인하였다.

#YOLOv5 #wild animals #object detection #learning data #deep learning #feature map

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논문수 19 이용수 2,177

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