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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 159 - 162 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.1.159
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이 논문에서 우리는 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 딥러닝 기반의 방법을 제안한다. 딥러닝은 다수의 데이터로부터 목적에 부합하는 특징 벡터를 학습할 수 있는 장점 덕분에 영상 인식, 객체 검출 등 다양한 분야에서 기존의 직접 설계한 특징 벡터를 사용하는 방법들보다 높은 성능을 달성할 수 있었다. 이 장점을 이용하여 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 방법을 제안한다. 전력선 유무 검출에 가장 적합한 구조를 찾기 위해 VGGNet, ResNet 기반의 5가지 구조를 적용 및 비교하였고, 그 결과로 제안하는 방법은 기존의 DCT를 활용한 방법에 비해 더 높은 98.65%의 정확도로 전력선 유무를 검출할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
T. Mao, et al., “Defect recognition method based on HOG and SVM for drone inspection images of power transmission line,” Int. Conf. on High Performance Big Data and Intell. Syst., pp. 254-257, Shenzhen, China, 2019.
A. La Cour-Harbo, “Quantifying risk of ground impact fatalities of power line inspection BVLOS flight with small unmanned aircraft,” Int. Conf. Unmanned Aircraft Syst., pp. 1352-1360, Miami, USA, 2017,
O. E. Yetgin and O. N. Gerek, “Automatic recognition of scenes with power line wires in real life aerial images using DCT-based features,” Digital Sign. Process., Elsevier, vol. 77, pp. 102-119, 2018.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
K. He, et al., “Identity mappings in deep residual networks,” Eur. Conf. Comput. Vision, pp. 630-645, Amsterdam, Netherlands, Oct. 2016.
A. La Cour-Harbo, “Quantifying risk of ground impact fatalities of power line inspection BVLOS flight with small unmanned aircraft,” Int. Conf. Unmanned Aircraft Syst., pp. 1352-1360, Miami, USA, 2017,
O. E. Yetgin and O. N. Gerek, “Automatic recognition of scenes with power line wires in real life aerial images using DCT-based features,” Digital Sign. Process., Elsevier, vol. 77, pp. 102-119, 2018.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
K. He, et al., “Identity mappings in deep residual networks,” Eur. Conf. Comput. Vision, pp. 630-645, Amsterdam, Netherlands, Oct. 2016.
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