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YOLOv8n+DeepSORT 기술 기반 이용한 노천광산 채굴 장비의 검출 및 추적 응용

  • Journal of Internet of Things and Convergence
  • Abbr : JKIOTS
  • 2024, 10(5), pp.235-252
  • Publisher : The Korea Internet of Things Society
  • Research Area : Engineering > Computer Science > Internet Information Processing
  • Received : August 19, 2024
  • Accepted : October 11, 2024
  • Published : October 31, 2024

Li Ke 1 민병원 2

1목원대학교 정보통신융합공학부
2목원대학교 정보통신융합공학과

Accredited

ABSTRACT

중국의 대부분 노천광산은 여전히 시각적 해석을 주로 사용하고 있어, 시각적 해석은 시간이 많이 걸리고 비용이많이 들며, 정확도는 높지만 효율성은 매우 낮아 노천광산의 채굴 장비를 실시간으로 모니터링할 수 없다. 이 문제를해결하기 위해 이 논문에서는 향상된 YOLOv8n+DeepSORT 프레임워크를 제안한다. 고지점 모니터링을 통해 이미지수집을 하고, 장비 인식을 위한 YOLOv8n과 실시간 추적을 위한 DeepSORT를 최적화하여 정밀도, 비용 및 실시간모니터링 측면에서의 한계를 극복했다. 장시성 핑샹시의 경제개발구 런딩 광산에서의 현장 검증을 통해 이 기술이 채굴장비 인식 및 추적에서의 기능을 입증하였으며, 알고리즘 수렴이 빠르고 계산 오버헤드가 낮으며, 목표 검출 및 추적의정확도가 높은 특징을 가졌다. 향후 정부 규제 당국이 노천광산 감독을 잘 수행할 수 있도록 알고리즘 지원을 제공할수 있다.

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