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Guided Attention Mechanism을 활용한 화재사고 시 물체에 가려진 사람 탐지 기법

A Technique for detecting a person hidden behind an object in a fire situation

  • 유연준 (숭실대학교 컴퓨터학과) ;
  • 홍석민 (숭실대학교 컴퓨터학부) ;
  • 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)
  • Yeon-Jun Yoo (Dept. of Computer Engineering, SoongSil University) ;
  • ;
  • Yong-Tae Shin (School of Computing, SoongSil University)
  • 발행 : 2023.05.18

초록

객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2020-0-01602)