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문제 정의
- 본 논문에서는 실시간으로 돼지들의 행동을 분석하는 시스템 이전에 선행되어야만 하는 개별 객체 탐지에 대한 연구를 진행하였다. 우선, 제안하는 시스템에서는 물체의 깊이 정보를 제공하는 키넥트 카메라를 기반으로 영상을 취득한다.
- 본 논문은 가축의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야만 하는 개별 돼지 탐지에 관한 연구로서 딥러닝 기술 중 하나인 YOLO를 이용하여 돼지를 실시간으로 탐지하는 새로운 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 실험한 결과 높은 탐지율을 확인하였으며, 실시간으로 객체 탐지가 가능함을 실험적으로 검증하였다.
- 본 절에서는 배경 차분 기법과 깊이 정보 임계값을 적용하여 엎드려 있는 돼지들은 제외하고 서있는 돼지만을 탐지하는 방법을 소개한다. 우선, 획득한 원본 이미지와 배경 이미지를 가지고 배경 차분 기법을 사용하여 (a)처럼 배경과 객체가 분리된 이미지를 생성하고, (a)의 이미지로부터 임계값을 이용하여 서있는 돼지와 엎드려있는 돼지를 분리한다.
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