딥러닝 기반 무인선 전방 카메라 영상 이용 장애물 탐지/식별에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 무인선의 자율운항 기술을 구현하기 위하여 전방의 장애물을 탐지하고 이를 식별하기 위하여 요즘 활발하게 사용되고 있는 딥러닝 CNN을 무인선 전방 카메라 영상에 적용한 연구를 수행하였다. 딥러닝 알고리즘 중 YOLO(You only look once) 알고리즘을 적용하여 장애물의 탐지/식별/추적에 활용하였다. 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 구현함에 있어 전이학습이라는 방법을 사용하였는데 이는 미리 학습된 ResNet을 Feature Extraction을 위한 네트워크로 활용하고 말단 레이어 세 개의 층을 본 과제에서 확보한 무인선 영상 데이터를 바탕으로 추가 학습함으로써 기존 네트워크의 방대한 데이터 및 특징은 활용하면서 비교적 적은 수의 데이터를 가지고도 학습 시간을 현저하게 줄이고 본 연구에 맞게 데이터를 분류/식별하는 네트워크를 설계할 수 있었다. 성능 시험 결과 개발된 네트워크로 장애물을 탐지/식별하고 추적함을 확인할 수 있었다.