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- 저자 : 이철성(Cheol Sung Lee) (검색결과 7 건)
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딥러닝 기반 YOLO v3를 이용한 민물 어종 인식 서비스
송현석(Song Hyeonseok),김신동(Kim Shindong),서정우(Seo Jeongwoo),류덕산(Ryu Duksan),유철중(Yoo Cheol-Jung) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6
국내 낚시 시장이 지속적으로 성장하면서 낚시가 국민의 중요한 여가 활동으로 자리매김해 가는 반면 낚시인들의 민물 어종에 대한 판별이 쉽지 않아 물고기를 잡은 후 어떤 종류의 물고기 인지 낚시를 오래한 낚시꾼 뿐 만 아니라 모든 낚시꾼의 어종 판별이 쉽지 않다. 그러므로 이러한 낚시꾼들의 애로사항을 파악하여 민물어종에 한해 민물 어종 인식 시스템 개발을 계획하였다 본 연구는 이러한 애로사항을 해결하고자 YOLO v3를 통해 민물어종의 이미지를 학습하여 민물어종을 인식하는 모바일 환경의 서비스를 제공하여 낚시꾼들의 보다 정확한 민물어종 인식에 도움을 주고자 한다. While fishing has become an important leisure activity for the people as the domestic fishing market continues to grow, it is not easy for fishermen to identify what kind of fish they are after catching fish, not just those who have been fishing for a long time. Therefore, we planned to develop a freshwater fish recognition system for freshwater fish species by identifying the difficulties of these fishermen. To address these difficulties, this study aims to provide a service in a mobile environment that recognizes freshwater fish species by learning images of freshwater fish species through YOLO v3.
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