분류
2018년 8월
작성일
2018.04.09
수정일
2018.07.04
작성자
이지완
조회수
63

강수량 추정을 위한 이미지 데이터 분석 기반의 군집화 학습 모델

요약

 

이 논문에서는 다중 관심 영역들 간의 영상 변환 값 차이를 이미지의 패턴으로 정의하고, 과거 기상 조건별 CCTV 이미지에 대한 패턴 데이터를 계층적인 군집화 알고리즘을 통해 군집을 생성한 뒤 패턴 요약트리를 구축과 강수량 추정 알고리즘을 제안한다. 계층적 군집화 생성 및 기상 정보의 추정 알고리즘은 다음과 같이 4 가지 단계로 구성되어 있다. 첫째, 과거 CCTV 이미지를 대상으로 다중 관심 영역들 간의 영상변환 값에 대한 차이 패턴을 생성한다. 둘째, 유사도 함수를 이용하여 과거 CCTV 이미지에 대하여 생성된 다중 관심 영역들 간의 차이 패턴들을 계층적으로 군집화 한다. 셋째, 계층적으로 군집화된 패턴 데이터 셋을 하위 군집으로 나누고, 각 하위 군집에 접근할 수 있는 패턴 요약 트리를 구축한다. 넷째, 입력되는 새로운 CCTV 영상의 이미지에 대해 강수량 추정치 생성한다.

학위연월
2018년 8월
지도교수
홍봉희 교수님
키워드
군집화, 학습모델, 이미지 패턴, 도로기상
소개 웹페이지
http://dblab.pusan.ac.kr/paperpage/jwl2018
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