UAV 온디바이스 재난영역 검출 SW 개발

팀명

창작경후야식

팀원 명단

최진경, 함윤식

지도교수

김형신 교수님

작품 배경 및 목적

최근 여러 국가에서 발생하는 자연 재해로 인해 수많은 인명 피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 재해현장에 사람이 직접 접근하기 어려운 경우가 존재하므로 UAV 등을 통해 재난 현장에 접근하여 재난의 규모를 파악하는 경우가 늘어나고 있다.

현재 처리되는 중앙 처리 방식은 지연 시간 및 통신 문제가 발생하기 때문에 중앙서버로 데이터를 전송하지 않아도 되도록 온-디바이스 형식으로 수집된 정보를 처리하고자 한다. 그러나 UAV는 제한된 전력 문제로 인해 연산량이 많은 소프트웨어를 탑재하기에는 문제가 있다.

따라서, 본 연구에서는 온-디바이스에 탑재하여 효율적으로 재난 현장을 파악할 수 있도록 딥러닝 모델을 경량화하고자 한다.

작품 내용

사람이 직접 접근하기 어려운 재난 현장에 무인기를 보내, 재난 현장을 파악하여 피해를 추정하고 구조대를 적절하게 파견할 수 있도록 UAV에 탑재 가능하도록 딥러닝 모델을 경량화하고자 한다.

- UAV로 관측한 영상으로부터 화재, 홍수, 건물 손상 등의 14개 클래스 영역을 구분하는 딥러닝 모델 활용

- 학습된 모델을 Jetson Nano 보드에 실행할 수 있는 추론 코드 작성

- 딥러닝 모델을 가지치기 기법을 통해 경량화 진행

창의작품경진대회_결과보고서(창작경후야식) - 최진경.hwp

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