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저자정보
이성혁 (대구가톨릭대학교) 권성수 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
604 - 607 (4page)

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국가 간 긴장감이 높아지는 현재의 국제 정세에서는 적군의 군용 드론 공격을 막기 위한 군용 드론 탐지방법에 관한 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 군용 드론 탐지를 위해 YOLOv9 모델을 활용한 객채 검출방법을 소개한다. 기존 YOLOv8 모델과의 객체 인식 정확도를 비교하는 실험을 통해 YOLOv9 모델의 성능이 우수함을 증명하고, 이를 기반으로 군용 드론 탐지를 위한 객채 검출 모델로 YOLOv9을 제시한다.
#drone #object detection #yolov9 #deep learning #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 드론 감지를 위한 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. 드론 감지를 위한 YOLOv9 모델 구현
Ⅳ. 결론
참고문헌

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