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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손창환 (Kunsan National University) 김도균 (Kunsan National University) 고현준 (Next K)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
503 - 510 (8page)

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본 논문은 야간 객체 검출 성능 향상을 위해, 주야간별로 적응적인 학습 가능한 이미지 필터링 모델을 제안하고자 한다. 야간 환경에서는 저조도로 인해 객체의 색상과 특징을 구분하기 어렵다. 이로 인해, 기존의 객체 검출 모델들이 객체를 감지하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 필터 값이 고정된 고전적인 이미지 필터인 감마 필터와 샤프닝 필터를 학습 가능한 필터로 전환할 수 있는 객체 검출 모델을 제안하고자 한다. 특히 제안한 학습 가능한 필터링은 주야간별로 적응적으로 적용할 수 있으며 일반 객체 검출 모델과도 쉽게 결합할 수 있는 장점이 있다. 실험을 통해, 제안한 조명 인식 학습 가능한 필터링 모델을 단일 및 멀티스펙트럴 객체 검출 모델에 적용하여 야간 환경에서의 객체 검출 성능 향상을 검증하였다.
#Object detection #spatial filtering #illumination #multispectral imaging #features

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구배경
Ⅲ. 제안한 조명 인식 기반 학습 가능한 필터링 모델 및 객체 검출
Ⅳ. 실험 및 결과
V. 결론
References

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