딥러닝 기반 OGC 웹 프로세싱 서비스를 이용한 드론영상 자동 분류에 관한 연구 A study on automatic classification for drone images using deep learning based OGC web processing services원문보기
인공지능과 결합된 GeoAI 의 발전으로 과거 데이터의 분석 및 현황 파악의 단계를 뛰어넘어, 미래에 발생 가능한 현상을 예측하고, 대안을 제시하고, 재난을 예방할 수 있는 시대가 다가오고 있다. 딥러닝 기술은 2012년에 실용적인 수준에 도달한 이후 지속적인 발전을 거듭하여 이제 영상 인식 정확도는 사람의 인식 능력을 뛰어넘고 있다.
드론이 대중적으로 보급되면서 기관 사용자나 개인이 쉽게 드론영상 및 동영상을 취득하는 것이 가능해졌으며, 스마트폰으로도 위치 정보가 포함된 다양한 사진과 동영상을 쉽게 취득할 수 있게 되었다. 기 구축된 정형자료에 기반하여 다양하고 방대한 비정형 무좌표 원본 영상에서 원하는 정보를 빠르게 자동으로 추출하여 사용할 수 있다면 커다란 부가가치를 창출할 수 있다.
본 연구에서는 드론영상을 ...
인공지능과 결합된 GeoAI 의 발전으로 과거 데이터의 분석 및 현황 파악의 단계를 뛰어넘어, 미래에 발생 가능한 현상을 예측하고, 대안을 제시하고, 재난을 예방할 수 있는 시대가 다가오고 있다. 딥러닝 기술은 2012년에 실용적인 수준에 도달한 이후 지속적인 발전을 거듭하여 이제 영상 인식 정확도는 사람의 인식 능력을 뛰어넘고 있다.
드론이 대중적으로 보급되면서 기관 사용자나 개인이 쉽게 드론영상 및 동영상을 취득하는 것이 가능해졌으며, 스마트폰으로도 위치 정보가 포함된 다양한 사진과 동영상을 쉽게 취득할 수 있게 되었다. 기 구축된 정형자료에 기반하여 다양하고 방대한 비정형 무좌표 원본 영상에서 원하는 정보를 빠르게 자동으로 추출하여 사용할 수 있다면 커다란 부가가치를 창출할 수 있다.
본 연구에서는 드론영상을 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동으로 정사영상을 만드는 OGC WPS(Web Processing Service) 모델을 구현하고, 내부 자가 학습을 통하여 Inception에 기반한 딥러닝 학습을 시킨 후, 가상 격자 기반의 SVM(Support Vector Machine)머신러닝 기법을 적용하여 객체 분류하는 자동화 시스템을 구축하였다. 드론영상을 딥러닝 기법으로 자동화 처리하여 얻은 결과와 항공사진을 전통적인 방식으로 자동화 처리하여 얻은 결과를 비교 분석하였다.
인공지능과 결합된 GeoAI 의 발전으로 과거 데이터의 분석 및 현황 파악의 단계를 뛰어넘어, 미래에 발생 가능한 현상을 예측하고, 대안을 제시하고, 재난을 예방할 수 있는 시대가 다가오고 있다. 딥러닝 기술은 2012년에 실용적인 수준에 도달한 이후 지속적인 발전을 거듭하여 이제 영상 인식 정확도는 사람의 인식 능력을 뛰어넘고 있다.
드론이 대중적으로 보급되면서 기관 사용자나 개인이 쉽게 드론영상 및 동영상을 취득하는 것이 가능해졌으며, 스마트폰으로도 위치 정보가 포함된 다양한 사진과 동영상을 쉽게 취득할 수 있게 되었다. 기 구축된 정형자료에 기반하여 다양하고 방대한 비정형 무좌표 원본 영상에서 원하는 정보를 빠르게 자동으로 추출하여 사용할 수 있다면 커다란 부가가치를 창출할 수 있다.
본 연구에서는 드론영상을 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동으로 정사영상을 만드는 OGC WPS(Web Processing Service) 모델을 구현하고, 내부 자가 학습을 통하여 Inception에 기반한 딥러닝 학습을 시킨 후, 가상 격자 기반의 SVM(Support Vector Machine) 머신러닝 기법을 적용하여 객체 분류하는 자동화 시스템을 구축하였다. 드론영상을 딥러닝 기법으로 자동화 처리하여 얻은 결과와 항공사진을 전통적인 방식으로 자동화 처리하여 얻은 결과를 비교 분석하였다.
The capabilities of GeoAI is keep on expanding. It can analyze the past and the present data and it will be able to predict a possible future, offer alternative solution, and it can help prevent the disaster to come. Drone is now easily accessible to general public. Every second, massive volumes...
The capabilities of GeoAI is keep on expanding. It can analyze the past and the present data and it will be able to predict a possible future, offer alternative solution, and it can help prevent the disaster to come. Drone is now easily accessible to general public. Every second, massive volumes of images and videos with location information are produced. If we can extract the right information at the right time from these raw data, we can create huge value and new business opportunities. In this study, the author constructed an automatic classification system for drone images using deep learning based OGC Web Processing Services. Ortho-mosaic images were generated using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) method. Input data for SVM(Support Vector Machine) based machine learning algorithm for automatic object classification was produced by Inception based deep learning technique.
The capabilities of GeoAI is keep on expanding. It can analyze the past and the present data and it will be able to predict a possible future, offer alternative solution, and it can help prevent the disaster to come. Drone is now easily accessible to general public. Every second, massive volumes of images and videos with location information are produced. If we can extract the right information at the right time from these raw data, we can create huge value and new business opportunities. In this study, the author constructed an automatic classification system for drone images using deep learning based OGC Web Processing Services. Ortho-mosaic images were generated using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) method. Input data for SVM(Support Vector Machine) based machine learning algorithm for automatic object classification was produced by Inception based deep learning technique.
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