TSSN: 감시 영상의 강우량 인식을 위한 심층 신경망 구조 (TSSN: A Deep Learning Architecture for Rainfall Depth Recognition from Surveillance Videos)

서지정보

· 발행기관 : 한국차세대컴퓨팅학회
· 수록지 정보 : 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 / 14권 / 6호 / 87 ~ 97페이지
· 저자명 : 라준, 현종환, 최호진

초록

강우량은 매우 요한 기상 정보이다. 일반으로, 도로 수과 같은 높은 공간 해상도의 강우량이 더 높은 가치를 가진다. 하지만, 도로 수의 강우량을 측정하기 해 충분한 수의 기상 측 장비를 설치하는 것은 비용 에서 비효율이다. 본 논문에서는 도로의 감시 카메라 상으로부터 강우량을 인식하기 해 심층 신경망을 활용하는 방 법에 해 제시한다. 해당 목표를 달성하기 해, 본 논문에서는 교내 두 지역의 감시 카메라 상과 강우량 데이터 를 수집했으며, 새로운 심층 신경망 구조인 Temporal and Spatial Segment Networks(TSSN)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 심층 신경망으로 강우량 인식을 수행한 결과, 임 RGB와 두 연속 임 RGB 차이를 입력으 로 사용했을 때, 높은 성능으로 강우량 인식을 수행할 수 있었다. 한, 기존의 심층 신경망 모델과 비교했을 때, 본 논문에서 제안하는 TSSN이 가장 높은 성능을 기록함을 확인할 수 있었다.

영어초록

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we proposed to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collected two new video datasets, and proposed a new deep learning architecture named Temporal and Spatial Segment Networks (TSSN) for rainfall depth recognition. Under TSSN, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. Also, the proposed TSSN architecture outperforms other architectures implemented in this paper.

참고자료

· 없음