• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4816-4834
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• 2020

This paper proposes transfer learning and fine-tuning techniques for a deep learning model to detect three distinct brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. In this work, the recent YOLOv4 model trained using a collection of 3064 T1-weighted Contrast-Enhanced (CE)-MRI scans that were pre-processed and labeled for the task. This work trained with the partial 29-layer YOLOv4-Tiny and fine-tuned to work optimally and run efficiently in most platforms with reliable performance. With the help of transfer learning, the model had initial leverage to train faster with pre-trained weights from the COCO dataset, generating a robust set of features required for brain tumor detection. The results yielded the highest mean average precision of 93.14%, a 90.34% precision, 88.58% recall, and 89.45% F1-Score outperforming other previous versions of the YOLO detection models and other studies that used bounding box detections for the same task like Faster R-CNN. As concluded, the YOLOv4-Tiny can work efficiently to detect brain tumors automatically at a rapid phase with the help of proper fine-tuning and transfer learning. This work contributes mainly to assist medical experts in the diagnostic process of brain tumors.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-388
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• 2021

CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.252-259
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• 2022

Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.77-83
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• 2022

In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.187-188
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• 2021

최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.457-458
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• 2023

본 논문에서는 실시간 영상처리 라이브러리인 OpenCV와 YOLO를 활용하여 사용자가 횡단보도 보행 시 안전을 제공해 주는 시스템을 개발하였다. 객체 인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny를 이용하여 Ubuntu 환경에서 구현하였다. 데이터 셋은 인도 보행 영상 데이터 셋을 이용하였고 하드웨어는 Jetson Nano를 이용하여 구현하였다. 신호등의 색에 따른 보행 가능 여부를 카메라를 이용하여 전방의 장애물을 음성신호를 이용하여 사용자에게 전달한다. 제안된 시스템은 횡단보도와 신호등, 자동차와 같은 도로 위의 객체들로 설계된 알고리즘을 이용해 다양한 곳에서 사용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.63-71
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• 2021

드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.497-498
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• 2023

많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.269-270
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• 2023

재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.