UAV 영상 정보를 이용한 개선된 R-CNN 기반 주변환경 장애물 인식 및 추적 알고리즘 = Improved R-CNN Based Obstacles Recognition and Tracking Algorithm Using UAV Image Information
저자
오상언 ( Sang-eon Oh ) ; 백선욱 ( Sun-wook Baek ) ; 나심 ( Md. Nasim Reza ) ; 이경환 ( Kyeong-hwan Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
263-263(1쪽)
제공처
UAV의 영상 데이터를 통해 주변 환경의 장애물들을 자동으로 인식하는 시스템에 부합하기 위해 개선된 R-CNN 기반 장애물 인식 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 세 개로 분류할 수 있다. 첫 째는 검출하고자 하는 ROI (Region Of Interesting)를 설정하기 위하여 장애물들을 1차적으로 검출하는 것이다. 동물 및 보행자 등 이동형 장애물은 기울기의 방향성 특징들의 검출기법을 기반으로 분류하며, 전신주 및 바위 등 고정형 장애물은 변형된 랜덤하프변환을 기반으로 윤곽선 정보를 추출하여 위치정보를 판단하여 분류한다. 두 번째는 장애물 판단에 적합하게 구조적으로 개선된 CNN 기법을 기반으로 각각의 장애물 카테고리별로 1000장씩의 표본을 가지고 학습하는 과정이다. 세 번째는 인식된 장애물들에 추적 알고리즘을 적용하여 위치 데이터를 실시간으로 데이터베이스에 입력하여 누적시키고 장애물 이동에 맞춰 방향벡터를 생성하는 과정이다. 장애물들이 겹치거나 잠시 보이지 않는 현상이 발생하였을 경우에도 누적된 방향벡터 데이터들을 기반으로 이동반경과 과정을 예측하여 추적한다. 장애물의 인식 및 추적 성능 평가는 얼마나 정확히 검출하는 지에 대한 확률을 계산하기 위해 평균 검출 정확도(MAP)와 재현율(Recall)의 방법을 채택하여 테스트 하여, MAP는 평균 84%, Recall은 89%로 검출 및 추적성능이 우수함을 확인하였다.
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