무감독 SVM 분류 기법을 통한 드론 영상 경계 박스 내 차량 자동 추출 연구
A Study on Automatic Vehicle Extraction within Drone Image Bounding Box Using Unsupervised SVM Classification Technique

초록

도시 지역에서 객체를 탐지하기 위해 드론 고해상도 영상에 기계 학습 알고리즘을 적용하는 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 대부분의 차량 추출 연구는 인스턴스 세그멘테이션 대신 경계 박스로 차량을 탐지하여 차량의 방향이나 정확한 경계를 알 수 없다는 한계점이 있다. 인스턴스 세그멘테이션은 개별 개체를 훈련하기 위한 노동 집약적인 레이블링 작업을 필요로 하므로, 차량 추출을 위해 자동 무감독 인스턴스 세그멘테이션을 수행하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 드론 영상의 차량 경계 박스에 대해 무감독 SVM 분류 기반의 차량 추출 기법을 제안하였다. 연구 결과, 차량을 89% 정확도로 추출할 수 있음을 확인하였으며 차량 내의 분광 특성이 크게 다른 경우에도 차량을 추출할 수 있음을 확인하였다.

키워드

차량 추출드론 영상무감독 분류Vehicle ExtractionDrone ImageUnsupervised ClassificationSupport Vector Machine
제목
무감독 SVM 분류 기법을 통한 드론 영상 경계 박스 내 차량 자동 추출 연구
제목 (타언어)
A Study on Automatic Vehicle Extraction within Drone Image Bounding Box Using Unsupervised SVM Classification Technique
저자
염준호
DOI
10.5804/LHIJ.2023.14.4.95
발행일
2023-12
저널명
토지주택연구
14
4
페이지
95 ~ 102