과제정보
본 연구 논문은 과학기술정보통신부 및 정보통신기획 평가원의 출연금으로 수행되고 있는 "기계를 위한 영상 부호화 기술(No,2020-0-00011)" 과제의 연구결과입니다.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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- Pages.1-3
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- 2021
열 적외선 영상에서 기계를 위한 객체 기반 압축 기법
Object-based Compression Method for Machine Vision in Thermal Infrared Image
- Lee, Yegi (Konkuk University) ;
- Kim, Shin (Konkuk University) ;
- Yoon, Kyoungro (Konkuk University) ;
- Lim, Hanshin (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Choo, Hyon-Gon (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Cheong, Won-Sik (Electronics and Telecommunications Research Institute)
- 발행 : 2021.06.23
초록
최근 딥러닝 기술에 발전으로 스마트 시티, 자율주행 자동차, 감시, 사물인터넷 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있으며, 이에 따라 기계를 위한 영상 압축에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열 적외선 영상에서 기계 소비를 위한 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 이미지를 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 인/디코딩 한 후, 나눠진 이미지들 다시 하나의 이미지로 합치는 기법을 사용하여 압축하였으며, 이는 압축효율은 높이면서 객체 탐지 성능을 높게 유지한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 Pareto mAP에서 BD-rate가 -28.92%로 FLIR anchor 결과와 비교했을 때 압축효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.
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