모바일 기반 객체탐지를 활용한 군용 표적 거리 추정 연구 - 김영광 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
본 논문에서는 RGB 영상으로부터 군용표적의 거리를 추정하는 새로운 비전 기반 방법을 제시한다. 제시된 방법은 객체탐지 기술을 이용하여 군용표적의 경계상자 및 클래스를 획득하고 해당 정보를 이용하여 거리를 추정한다. 군용표적에 대한 훈련 데이터는 매우 제한적이기 때문에 군사용 시뮬레이터에서 생성한 가상이미지를 이용하여 혼합 학습을 수행하였다. YOLOv3 기반 기존 방법은 모바일 장치에서 느리게 동작하므로 최신 경량의 객체탐지기인 YOLOv7-tiny를 적용하였다. 경량화된 모델로 인해 원거리에 위치한 표적의 탐지 성능이 저하되어 조준점을 이용한 전처리, 후처리 방법으로 성능 저하를 보상하였다. 전처리로 조준점 주변의 영상을 확대 입력하고, 후처리로 조준점에 해당되는 경계상자를 선택하여 소형 표적의 탐지 성능을 향상시켰다. 실험 결과 제안한 방법의 거리오차는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error)로 12.62m 이며 기존 방법 보다 원거리 탐지 성능 및 속도가 향상되었다. 특히 시뮬레이터에서 생성한 가상이미지로 학습한 모델은 군용차량의 AP(Average Precision)가 10% 증가하였다. 제안한 방법은 모바일 기기에 적용하여 향후 군용 작전에 활용 될 수 있다. 본 연구는 군용객체 탐지를 위한 가상이미지 데이터셋을 구축하고 활용성을 입증했다는데 의의가 있다. 향후 다양한 군용객체 탐지 모델 개발 시 제안한 데이터셋 구축 방법을 활용 할 수 있을 것이다. 그리고 원거리 표적 탐지를 위해 제시한 전처리, 후처리 방법은 일반적인 방법으로 다른 객체탐지 모델에도 적용되어 표적 탐지 성능을 향상 시킬 수 있다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2023. 2
Keywords: 객체탐지; 거리추정