비전 점유센서를 위한 합성곱 신경망 기반 사람 인식

초록

대부분의 건물 등에 설치된 점유센서는 PIR(pyroelectric infra-red)이 주로 활용되고 있다. 하지만 PIR은 온도 변화를 감지하는 기능 때문에 정지된 사람을 감지할 수 없는 단점이 있다. 최근 이 단점을 극복하기 위해 카메라 비전 센서의 연구가 진행되고 있다. 비전 센서는 객체 트랙킹을 통해 정지된 사람을 검출한다. 그러나 객체 트랙킹은 트랙커 표류가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정지 트랙커가 사람을 포함하는지의 여부를 판단하기 위하여 합성곱 신경망 기반 사람 인식 기법을 제안한다. 실험에서는 카메라로 획득한 영상에 제안 방법을 적용한 결과 약 88%의 정확도로 사람과 비사람이 분류가 되어 실제 점유센서에 활용이 가능하다는 것을 증명하였다.

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