Railway Track Intrusion Classification Algorithm Based on Generative Adversarial Network and Deep Neural Networks
Soohyung Lee, Heesung Lee · Journal of the Korean society for railway · 2022
최근 선로에 무단 침입자를 검출하기 위해 영상 센서로 취득한 영상에 딥러닝 기반의 알고리즘을 적용하는 연구가 활발하게 연구되고 있다. 이러한 딥러닝 기반의 분류 알고리즘은 그 특성상 많은 학습데이터들이 확보되어야 한다. 하지만 선로에 사람이 침입하는 영상데이터는 상황을 연출하여 데이터를 획득하는 것은 매우 위험하다. 본 연구에서는 취득이 어려운 침입 데이터를 Generative Adversarial Network (GAN)을 이용하여 증강을 시킨 후 딥러닝 기반의 분류 네트워크들을 이용하여 침입 여부를 판별하는 알고리즘을 제안한다.