• Smart Structures and Systems
• /
• 제28권6호
• /
• pp.811-825
• /
• 2021

High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.777-784
• /
• 2019

인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.348-350
• /
• 2021

증강현실의 핵심기술은 객체인식기술이다. 최근 CNN등 댜양한 인공지능 알고리즘의 개발로 인하여 영상s에서 특정 객체를 효과적으로 구분하는 것이 가능해졌다. 객체를 빠르고 정확하게 인식하는 기술이 확보되어야 더욱 현실감있고 몰입감있는 증강현실 콘텐츠의 구현이 가능해진다. 본 연구에서는 SSD(single shot multibox detector)를 이용한 객체인식 모델과 YOLO를 이용한 객체 인식 모델의 비교평가를 수행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.9-12
• /
• 2019

지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제23권4호
• /
• pp.359-371
• /
• 2019

As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.13-20
• /
• 2019

최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.361-368
• /
• 2018

자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.252-254
• /
• 2019

본 논문은 합성곱 기반의 Single Shot Multibox Detector(SSD) [1] 의 구조를 이용하여 다양한 스케일의 얼굴들을 잘 검출하도록 하였다. 얼굴 검출은 물체 검출과는 다르게 얼굴의 높이와 너비의 비율이 다소 일정하고 크기가 작은 경우가 많은데, 이에 맞게 얼굴 검출이 용이하도록 anchor의 스케일, 비율, 크기를 변경하였다. 특징점 추출 네트워크는 깊은 네트워크의 최적화를 용이하게 하는 skip connection을 이용한 ResNet-50 [2] 기반을 사용하였다. 다양한 크기, 조명, 환경, 각도의 얼굴들을 포함하는 영상들로 이뤄진 Wider Face[3] 데이터 셋의 easy validation set으로 실험한 결과 0.782과 hard validation set에서 0.611의 average precision을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.424-431
• /
• 2019

In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.490-493
• /
• 2021

This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.