Acknowledgement
본 연구는 2018년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업(2018R1D1A1A09081924)과 2019년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단-현장맞춤형 이공계 인재양성 지원사업(2019H1D8A1109907)의 지원으로 수행된 연구결과임.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.379-381
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Moving Pigs Detection in Video Monitoring Applications
비디오 모니터링 응용에서 움직인 돼지 탐지
- Yu, SeungHyun (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Suh, Yooil (InVaKo) ;
- Son, JunHyung (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Lee, SeJun (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Chung, Yongwha (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Park, Daihee (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University)
- 유승현 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 서유일 (인포벨리코리아) ;
- 손준형 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 이세준 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 정용화 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 박대희 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과)
- Published : 2021.05.12
Abstract
비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
Keywords