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원격해양감시영상에서 해파리 검출 -
분야 공학 > 로봇
저자 전왕수 이상용
발행기관 한국지능시스템학회
간행물정보 한국지능시스템학회 논문지 2018년, 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호, 1page~6page(총6page)
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목차
부제 : Detecting Jellyfish from images of the Remote Marine Surveillance System
요약
Abstract
1. 서론
2. 원격해양감시시스템
3. 해파리 검출
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
 
 
국문초록
최근 해파리의 증가로 인해 양식장이나 발전소 등이 큰 피해를 보고 있다. 본 연구의 최종적인 목표는 원격해양감시 시스템을 개발하는 것인데, 본 논문에서는 시스템에 탑재된 임베디드 보드에서 운용이 가능한 해파리 검출방법을 제안한다. 이 시스템에서는 알고리즘을 임베디드 보드에 탑재해야 하므로 정확도보다는 빠르면서 가벼운 모델개발이 목표이다. 따라서, 기존의 CNN 검출알고리즘 중에 실시간으로 적용이 가능한 Yolo 모델의 Layer를 줄이면서 초당 프레임을 늘리는데 초점을 두었다. 수중에서 촬영한 영상의 경우 미세한 부유물과 조명 때문에 물체가 뚜렷하게 나오지 않을 수 있으므로 CLAHE를 이용하여 적응적으로 히스토그램을 평활화하여 전경과 배경의 경계를 뚜렷하게 만들도록 전처리를 한다. 간소화된 Yolo 모델을 사용하여 해파리를 검출하는 실험을 수행한 결과, 검출성능이 나쁘지 않으면서 임베디드 보드에서 동작할 수 있음을 확인할 수 있었다.
 
 
영문초록
Recently, the increase of jellyfish has given great damages to sea farms and power plants. The final goal of this study is to develop a remote ocean surveillance system. In this paper, we propose a method to detect jellyfish that can be operated on an embedded board built in the system. Because the algorithm should be mounted on the embedded board, the system aims to develop a model that is faster and lighter than its accuracy. Therefore, we focused on increasing the frames per second while reducing the layer of Yolo that could be applied in real time among existing CNN detection algorithms. For underwater images, objects may not be clearly shown owing to fine floating and lighting. Therefore, we adaptively preprocess them using CLAHE to make clear boundaries between foreground and background. Experiments to detect jellyisfh using the simplified Yolo model found that it can be opeera ton embedded boards with good detection performance.
 
 
Embedded Ssytem, Yolo, Unmanned Surface Vehicle, 임베디드시스템, Marine Surveillance System, Jellyfish Detection, 무인선, 원격해양감시시스템, 해파리검출
 
 
도움말
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