Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2020.11a
- /
- Pages.176-179
- /
- 2020
Object Detection and Performance Comparison based on RGB image and thermal infrared radiation
RGB 영상과 열 적외선 영상 기반 객체 탐지 알고리즘 수행 및 성능 비교
- Kim, Shin (Konkuk University) ;
- Lee, Yegi (Konkuk University) ;
- Yoon, Kyoungro (Konkuk University) ;
- Lim, Hanshin (ETRI) ;
- Lee, Hee Kyoung (ETRI) ;
- Choo, Hyon-gon (ETRI) ;
- Seo, Jeongil (ETRI)
- Published : 2020.11.28
Abstract
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Keywords