최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.21 no.4, 2020년, pp.117 - 126
송현학 (Information and communication, Hoseo University) , 이효찬 (Information and communication, Hoseo University) , 이성주 (Information and communication, Hoseo University) , 전호석 (Information and communication, Hoseo University) , 임태호 (Information and communication, Hoseo University)
A maritime object detection system is an intelligent assistance system to maritime autonomous surface ship(MASS). It detects automatically floating debris, which has a clash risk with objects in the surrounding water and used to be checked by a captain with a naked eye, at a similar level of accurac...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
MASS란 무엇인가? | MASS(Maritime Autonomous Surface Ship)는 사람의 개입을 최소화하기 위해 ICT 기술을 접목하여 선박이 자율적으로 조종되는 운영방식을 말한다. MASS의 기술 중에는 선박 주변 감시, 장비 상태 모니터링, 선박 기동 및 엔진 등 선박의 운영과 관련된 작업의 일부 또는 전부를 자동으로 운전하는 것을 가능하게 한다. | |
허프 변환의 보팅 과정의 한계점은 무엇인가? | 허프 변환은 데이터 손실 및 왜곡에도 직선 정보 추출에 용이하여 컴퓨터 비전 분야에 널리 사용되고 있다. 하지만 허프 변환의 보팅 과정은 비효율적인 연산구조와 많은 메모리 접근이 존재하여 임베디드 비전 시스템에 적용하는 것이 한계가 있다[9]. | |
본 논문에서 8-Connect 알고리즘을 활용한 이유는 무엇인가? | 그림 1과 같이 4-Connect의 경우 인접 픽셀의 상하좌우만 연결로 인정하는 것이고 8-Connect의 경우 대각선 픽셀에 대해서도 연결을 인정하는데 본 논문은 8-Connect 알고리즘을 활용하였다. 그 이유는 해상 배경의 이미지는 주로 날씨의 영향을 많이 받아 이미지 이진화를 수행했을 경우 픽셀이 분리되는 경우가 많아서 이를 방지하기 위함이다. |
S. Li and K. S. Fung, "Maritime autonomous surface ships (MASS): implementation and legal issues," Maritime Business Review, vol. 4, no. 4, pp. 330-339, Nov. 2019. https://doi.org/10.1108/MABR-01-2019-0006
J. S. Lee, S. K. Lee, D. W. Kim, S. J. Hong, and S. I. Yang, "Trends on Object Detection Techniques Based on Deep Learning," Electronics and Telecommunications Trends, vol. 33, no. 4, pp. 23-32, Aug. 2018. https://doi.org/10.22648/ETRI.2018.J.330403
S. W. Lee, G. D. Lee, J. G. Ko, S. J. Lee, and W. Y. Yoo, "Recent Trends of Object and Scene Recognition Technologies for Mobile/ Embedded Devices," Electronics and Telecommunications Trends, vol. 34, no. 6, pp. 133-144, Dec. 2019. https://doi.org/10.22648/ETRI.2019.J.340612
N. S. Sanjay and A. Ahmadinia, "MobileNet-Tiny: A Deep Neural Network-Based Real-Time Object Detection for Rasberry Pi," IEEE International Conference On Machine Learning And Applications (ICMLA), 2019. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2019.00118
H. Zhao, W. Zhang, H. Sun, and B. Xue, "Embedded Deep Learning for Ship Detection and Recognition," Future Internet, vol. 11, no. 2, p. 53, Feb. 2019. https://doi.org/10.3390/fi11020053
M. Antonini, T. H. Vu, C. Min, A. Montanari, A. Mathur, and F. Kawsar, "Resource Characterisation of Personal-Scale Sensing Models on Edge Accelerators," in Proceedings of the First International Workshop on Challenges in Artificial Intelligence and Machine Learning for Internet of Things - AIChallengeIoT'19, 2019. https://doi.org/10.1145/3363347.3363363
T. Praczyk, "A quick algorithm for horizon line detection in marine images," Journal of Marine Science and Technology, vol. 23, no. 1, pp. 164-177, Jul. 2017. https://doi.org/10.1007/s00773-017-0464-8
C. Y. Jeong, H. S. Yang, and K. Moon, "Fast horizon detection in maritime images using region-of-interest," International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 14, no. 7, pp. 1-11, Jul. 2018. https://doi.org/10.1177/1550147718790753
J.-R. Lee, K.-R. Bae, and B. Moon, "A Hardware Architecture of Hough Transform Using an Improved Voting Scheme," The Journal of Korea Information and Communications Society, vol. 38A, no. 9, pp. 773-781, Sep. 2013. https://doi.org/10.7840/kics.2013.38A.9.773
L. Di Stefano and A. Bulgarelli, "A simple and efficient connected components labeling algorithm," in Proceedings 10th International Conference on Image Analysis and Processing, pp. 322-327, 1999. https://doi.org/10.1109/ICIAP.1999.797615
D. Bradley and G. Roth, "Adaptive Thresholding using the Integral Image," Journal of Graphics Tools, vol. 12, no. 2, pp. 13-21, Jan. 2007. https://doi.org/10.1080/2151237X.2007.10129236
N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, Jan. 1979. https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076
Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, "Deep learning," Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436-444, May 2015. https://doi.org/10.1038/nature14539
A. Krizhevsky and G. Hinton, "Convolutional Deep Belief Networks on CIFAR-10", Unpublished Manuscript, Vol.40, pp. 1-9, 2010.
H. Rezatofighi, N. Tsoi, J. Gwak, A. Sadeghian, I. Reid, and S. Savarese, "Generalized Intersection Over Union: A Metric and a Loss for Bounding Box Regression," in 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019. https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00075
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.