Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers (한국방송∙미디어공학회)
권호 표지

YOLO based Drone detection on Embeded Board

임베디드 보드에서의 YOLO 기반 드론 탐지

  • Yu, ByeungHo (Dept. of Information and Communications Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY) ;
  • Park, HanBin (Dept. of Information and Communications Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY) ;
  • Kim, MinSung (Dept. of Information and Communications Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY) ;
  • Choi, Haechul (Dept. of Information and Communications Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY)
  • 유병호 (한밭대학교 정보통신공학과) ;
  • 박한빈 (한밭대학교 정보통신공학과) ;
  • 김민성 (한밭대학교 정보통신공학과) ;
  • 최해철 (한밭대학교 정보통신공학과)
  • Published : 2021.11.26
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Abstract

최근 드론의 용도는 취미, 공연, 농업, 안전, 군사, 연구, 물자수송 등 다양한 분야와 목적으로 활용되고 있다. 더불어 드론의 불법적 활용으로 인한 안전 및 법적 문제 또한 빈번히 발생하고 있어, 이런 문제들을 예방하기 위한 드론의 탐지 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 카메라로 촬영된 영상에서 조류와 같은 다른 객체와 구별하여 드론을 탐지하는 기술과 상공에서 바라본 객체들을 탐지하는 기술을 구현한다. 제안 방법은 딥러닝 기반의 YOLOv4를 사용하였다. UAV_123 데이터세트로 학습한 실험 결과, mAP는 85%, Recall은 85%, Precision은 81%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인명 구조, 배송, 건축 뿐만 아니라 안티 드론 시장에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords