TSSN: 감시 영상의 강우량 인식을 위한 심층 신경망 구조

Abstract

강우량은 매우 요한 기상 정보이다. 일반으로, 도로 수과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수의 강우량을 측정하기 해 충분한 수의 기상 측 장비를 설치하는 것은 비용 에서 비효율이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 상으로부터 강우량을 인식하기 해 심층 신경망을 활용하는 방 법에 해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 상과 강우량 데이터 를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 임 RGB와 두 연속 임 RGB 차이를 입력으 로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.