라즈베리파이와 YOLOv5를 이용한 해양쓰레기 시계열 변화량 분석

• 영문명: Analysis Temporal Variations Marine Debris by using Raspberry Pi and YOLOv5
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김보람 박미소 김재원 도예빈 오세윤 윤홍주
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제17권 제6호, 1249~1258쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.

영문 초록

Marine debris is defined as a substance that is intentionally or inadvertently left on the shore or is introduced or discharged into the ocean, which has or is likely to have a harmful effect on the marine environments. In this study, the detection of marine debris and the analysis of the amount of change on marine debris were performed using the object detection method for an efficient method of identifying the quantity of marine debris and analyzing the amount of change. The study area is Yuho Mongdol Beach in the northeastern part of Geoje Island, and the amount of change was analyzed through images collected at 15-minute intervals for 32 days from September 12 to October 14, 2022. Marine debris detection using YOLOv5x, a one-stage object detection model, derived the performance of plastic bottles mAP 0.869 and styrofoam buoys mAP 0.862. As a result, marine debris showed a large decrease at 8-day intervals, and it was found that the quantity of Styrofoam buoys was about three times larger and the range of change was also larger.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 자료

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 결과

Ⅴ. 결론

References

키워드

딥러닝 해양 쓰레기 객체 탐지 오픈소스 하드웨어 원격탐사 Deep Learning Marine Debris Object-Detection OSHW Remote Sensing,