실시간 비정형객체 인식 기법 기반 지능형 이상 탐지 시스템에 관한 연구

이석창; 김영현; 강수경; 박명혜

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이석창 (한국전력공사) 김영현 (한국전력공사) 강수경 (한국전력공사) 박명혜 (한국전력공사)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제25권 제3호

발행연도: 2022.3

수록면: 546 - 557 (12page)

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Recently, the demand to interpret image data with artificial intelligence in various fields is rapidly increasing. Object recognition and detection techniques using deep learning are mainly used, and video integration analysis to determine unstructured object recognition is a particularly important problem. In the case of natural disasters or social disasters, there is a limit to the object recognition structure alone because it has an unstructured shape. In this paper, we propose intelligent video integration analysis system that can recognize unstructured objects based on video turning point and object detection. We also introduce a method to apply and evaluate object recognition using virtual augmented images from 2D to 3D through GAN.

#Object Detection #Anomaly Detection #Class Activation Map #Unstructured Object Recognition #Gan #Transfer Learning #Self-Learning

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NIPA, Understanding and Utilization of Visual Intelligence, Issue Report 2019-09, p. 2, 2019.

S.-Y. Ok, “Real-Time Large-Capacity/ Large-Scale Video Data Distributed Agent- Based for Analysis to Develop a High- Performance Object Tracking Platform,” A Study on Korea (Research), pp. 3-7, 2017.

A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network,” NIPS, pp. 1097-1105, 2012.

C. Szegedy, et al. “Going Deeper with Convolutions,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-9, 2015.

Anomaly Detection, http://docs.iris.tools/manual/IRIS-Usecase/AnomalyDetection/AnomalyDetection_202009_v01.html (accessed October 1, 2021).

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