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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 157 - 160 (4page)
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This study introduces a deep learning based very small object detection system, combining multispectral imaging technology with Convolutional Neural Networks (CNNs). To achieve real-time detection, preprocessing techniques involving image preprocessing were applied to remove unnecessary portions of image data and RGB separation. Through training CNNs using a dataset comprising 199 images and corresponding normal images, the model achieved 100% detection accuracy, as evidenced in our evaluation. This system demonstrates an immediately applicable performance on-site. Furthermore, the improved speed and accuracy of object detection hold promise for preemptively addressing larvae-related issues in water plant facilities. Our innovative approach promises rapid and precise larvae detection, marking a significant stride toward the evolution of intelligent water treatment systems.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. CONCLUSIONS
REFERENCES
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