'딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술'은 무인기와 같은 항공기에서 촬영한 정지 영상을 분석하여 사람을 검출하는 기술이다. 높은 인식률을 달성하기 위해 딥 러닝 기법의 하나인 Convolutional Neural Network를 사용한 것이 특징이다. 해당 기술에서는 네트워크로 컬러 영상을 입력받아 인식 결과를 네트워크로 송신한다.
ㅇ 넓은 야외 지역에 대하여 사람의 유무를 감시할 때, 사람이 직접 현장에서 감시하기에는 많은 인력이 필요하다. 무인기로부터 촬영된 영상에 대하여, 자동으로 사람의 유무를 감지할 수 있다면 적은 인력으로 신속하게 사람을 검출하고, 필요 시 지역 대피 명령 및 안내방송과 같은 업무를 수행할 수 있다. '딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술'은 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 영상을 분석하고 관심영역 내 사람의 유무를 판단하는 기술이다.
ㅇ “무인기 기반의 지능형 서비스”를 실현하기 위해서는 무인기에서 촬영된 항공영상을 자동적으로 분석하여 관심객체를 검출할 수 있는 영상 인식 기술이 필수적이다.
ㅇ 개발 기술은 수직 상공에서 획득한 영상에 대하여 사람검출을 위해 딥 러닝 기술을 적용하여 높은 정확도를 달성하였다.
ㅇ 개발 기술은 Convolutional Neural Network에서 Convolutional Layer, Rectified Linear Unit Layer, Pooling Layer를 반복적으로 적용하여 특징점 및 ROI를 검출한다.
ㅇ 개발 기술에서 입력 영상에 대한 특징점 및 ROI를 검출하기 위해서, Convolutional Neural Network를 구성하는 Weight 변수를 Backpropagation 방식의 최적화를 통해 반복적으로 업데이트함으로써, 특징점 및 ROI을 위한 최적의 Weight 변수를 도출한다.
ㅇ 본 기술에서는 Overfitting을 피하고 정확도를 향상시키기 위해서 Data Augmentation, L2 Regularization, Dropout을 적용하였고, 내부 시험에서 90%가 넘는 정확도를 달성하였다.
ㅇ 본 기술은 GPU를 활용하여 빠른 인식 속도를 달성하였으며, 대량의 영상 처리가 가능하다.
기술명: 딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술
- 영상 수집 기능
- 영상 분석 자료 표출 기능
- 영상 내 사람 검출 기능
- 사람 검출 결과 시각화 기능
기술명: 딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술
- 딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술 요구사항정의서
- 딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술 상세설계서
- 딥 러닝 기반 항공영상 내 사람검출 기술 구현 결과물
(기술이전 관련 소스 파일, 사람검출용 모델)
ㅇ 무인기를 이용한 인명 탐지 시스템에 적용하여 사람의 유무를 판단할 수 있다.
ㅇ 추가 학습을 통해 CCTV를 활용한 인명 탐지에도 적용이 가능하다.
ㅇ 국내 무인기 융합기술 분야 전반에 걸쳐 개발 기술을 적용함으로써, 국내 관련 연구/서비스 개발 및 고도화를 가져올 수 있다.