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2019년 춘계학술대회

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한글제목(Korean Title) 열화상 카메라와 딥러닝을 이용한 농가피해방지 시스템
영문제목(English Title) Farm Damage Prevention System Using Thermal imaging Camera and Deep Learning
저자(Author) 신승민   이상훈   최효선   김승호   이철희   Seung-min Shin   Sang-hoon Lee   Hyo-sun Choi   Seung-hoo Kim   Cherl-hee Lee  
원문수록처(Citation) VOL 23 NO. 01 PP. 0306 ~ 0309 (2019. 05)
한글내용
(Korean Abstract)
매년 멧돼지, 고라니 등의 야생동물로 인한 농가의 피해가 증가하지만 현 시스템은 정부 측 포수들이 직접 야간에 총과 손전등을 이용해 동물들을 찾아다니며 포획하는 상황이다. 이는 시간적으로 매우 비효율적이며 피해 받는 즉시 즉각적인 조치가 불가능하다. 이에 본 논문에서는 야간에도 동물이나 사람을 인식할 수 있는 열화상 카메라와 딥러닝을 사용한 적외선카메라를 이용해 야생동물을 탐지하고 쫓아내거나 빠르게 포획할 수 있는 시스템에 대해서 소개하고자 한다.
영문내용
(English Abstract)
The damage to farms due to wild animals such as wild boars and elks increases every year, but, in the current system, the catchers from government hunt animals by using guns at night as making an effort to detect wild animals personally by using flashlights. This is very time-inefficient and immediate follow-up action on being damaged is not possible. In this paper, we introduce a system which can detect and recognize the wild animals or the people with high accuracy using thermal imaging camera and infrared camera in company with deep learning technology, so that could kick out or catch the wild animals more quickly than current system.
키워드(Keyword) 농가피해방지   머신러닝   열화상카메라   영상처리   딥러닝  
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