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저자정보
전광명 (인트플로우) 안형준 (인트플로우) 주소현 (인트플로우) 류인철 (인트플로우) 권솔빈 (인트플로우) 정진우 (인트플로우) 이용기 (전남대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
1,330 - 1,339 (10page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.10.1330

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본 논문에서는 영상기반의 축산동물 관리를 위한 회전형 동물검출신경망을 제안한다. 제안하는 신경망은 영상내 축산동물 각각의 검출 영역을 정확하게 정의하기 위해 동물의 몸통의 폭과 길이, 그리고 회전 방향을 추정한다. 단순히 검출 영역을 직사각형을 표현하는 기존방법과 달리 제안하는 신경망은 해당 동물이 영상 내 어느 방향으로 서 있어도 해당 동물의 몸통을 제외한 주변 영역의 지정을 최소화하여 다수의 동물이 밀집한 경우와 같은 보편적 축산동물 관리에 사용하기 적합하다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해, 7개의 농장과 1개의 가상생성 농장에서 취득한 돈사 내부의 이미지 26,208장을 준비하였다. 이 데이터를 활용하여 기존의 직사각형 출력 형식을 지니는 방법과 제안방법을 학습한 후, 학습에 활용되지 않은 이미지 1,333장을 이용하여 평가를 수행하였다. 평가결과 제안방법은 0.9534의 높은 mAP50 수치를 보이며, 기존방법 대비 9.04% 높은 동물검출 성능을 보였다. 또한, 제안하는 신경망은 13.0GFLOPS의 연산량을 지니며 128-core Maxwell GPU를 지니는 임베디드 장치에서 29.87 FPS의 처리속도로 구현될 수 있음을 확인하였다. 이는 제안하는 신경망이 인터넷이 끊긴 축산현장에서도 엣지컴퓨팅 형태로 구현 가능함을 의미한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 회전형 동물검출 신경망
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

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