합성곱 신경망을 이용한 무인항공기 영상 기반 다수 대상체 추적 = Multi-target tracking with airborne images using convolution neural network

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무인화 체계는 위험하고 복잡한 임무를 수행해야 하는 미래군 무기체계의 필수 분야 중 하나이다. 특히 딥러닝은 다른 여러 인공지능 기법 중에서도 영상 데이터의 특징들을 학습하여 인식하고 분류하는 탁월한 성능을 보여 영상을 통한 다수의 주요지형 지물을 인식, 지도에 투영시키는 전장에서 필수적인 위치추정문제를 혁신적으로 개선 할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기로 촬영한 영상정보로부터 대상체를 인식하여 추적하기 위한 위치와 자세 정보를 CNN 기반 다중 표적 인식과 칼만필터 알고리즘을 연계하여 도출하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 표적인식 및 칼만필터 알고리즘으로 추정된 로봇, 장애물, 목표점 등 위치, 자세정보의 효용성을 검증하였다.
Advisors
최한림researcherChoi, Han-limresearcher
Description
한국과학기술원 :항공우주공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2018
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학과, 2018.2,[ii, 42 p. :]

Keywords

표적 인식▼a추적▼a합성곱 신경망▼a칼만필터▼a영상 자료; Target Recognition▼aTracking▼aConvolution Neural Network▼aKalman Filter▼aImage Data

URI
http://hdl.handle.net/10203/267310
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=734168&flag=dissertation
Appears in Collection
AE-Theses_Master(석사논문)
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