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CNN과 후처리를 이용한 해상쓰레기와 해파리 무리 인식 -
분야 공학 > 로봇
저자 전왕수 이상용 유남현
발행기관 한국지능시스템학회
간행물정보 한국지능시스템학회 논문지 2019년, 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제1호, 16page~22page(총7page)
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목차
부제 : Detection of Marine Garbage and Jellyfish Cluster using CNN and Post-processing
요약
Abstract
1. 서론
2. 원격해양감시시스템
3. 해상물체 검출
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
 
 
국문초록
최근 해상쓰레기와 해파리 등으로 인하여 어민들과 바닷가 방문객이 큰 피해를 보고 있다. 본 연구에서는 영상에서 이러한 해상쓰레기와 해파리를 검출하는 방법을 제안한다. 우리나라 근해의 해수는 부유물이 많아서 색상이 탁하며, 수면에 햇빛이 반사되어 해수면 아래에 있는 해파리를 검출하기가 쉽지가 않아 CLAHE를 이용하여 영상을 개선한다. 해파리는 무리 지어서 이동하는 특징이 있다. 따라서 해파리를 개별적으로 인식하는 것이 보다 무리를 검출하는 것이 효율적이라고 판단하여, 개체가 다섯 마리 이상이면 무리라고 간주하고 군집인식방법을 수행한다. 군집인식에서는 필터를 이용하여 해파리 색상인 흰색 분포의 밀집 지점을 찾는다. 그 후 k-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 바다와 해파리를 분류한다. 군집인식을 수행한 결과, 해파리 개체 하나하나를 인식하는 것보다 해파리 무리를 인식하는 것이 좋은 성능을 나타내는 것을 볼 수 있었다. 해상쓰레기는 CNN을 사용하여 좋은 결과를 얻었다.
 
 
영문초록
Recently, fishermen and person who visits seashore are suffering greatly because of marine garbage and jellyfish. In this paper, we propose a method to detect marine garbage and jellyfish in images. It is difficult to detect jellyfish below the sea surface because seawater in Korea has a lot of suspended matter and its color is cloudy, and sunlight is reflected on the water surface. So the image is enhanced using the CLAHE. Jellyfish has a property of moving in groups. Therefore, it is more effective to detect jellyfish group than each jellyfish. Therefore, if the number of jellyfish is more than five, it is regarded as a group and a cluster recognition method is performed. A filter is used to find the dense point of the white distribution of the jellyfish color. Then, a method of classifying the image into the sea and jellyfish using k-means clustering algorithm is performed. As the result of cluster recognition, we could see that recognized jellyfish group was better than recognizing individual jellyfish. Marine garbage recognition achieved good results using CNN.
 
 
CNN, Jellyfish Detection, 군집인식, 해상쓰레기, CLAHE, 해파리 검출, Marine Garbage, Cluster Recognition
 
 
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