우리는 RGB-D 카메라의 영상을 활용하여 천장 환경에서 미학습 위험 물체를 탐지하는 배경 차감 기반 알고리즘을 제안하며, 이를 통해 효율적인 천장 탐색을 가능하게 한다. 우리는 천장 구조의 다양한 이미지를 수집하여 데이터셋을 구성하고, 천장 구성 요소를 인식하기 위해 YOLOv8s-seg 모델을 사용하였다. 인식된 천장 구조 및 특정 깊이 임계값을 초과하는 영역을 배경으로 지정하고 1단계에서 제거하였다. 이후 깊이 정보를 기반으로 한 U-map을 사용하여 물체 영역을 탐지함으로써, 잠재적으로 위험할 수 있는 다양한 유형의 물체를 식별할 수 있었다. 탐지된 물체의 위치는 칼만 필터 기반 추적 모델을 사용하여 연속적으로 갱신하였고, 2D 맵 위에 물체의 상대 위치를 시각적으로 표시하였다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 이를 시스템으로 구현하고, 천장 모사 시험대 및 실제 천장 환경에서 위험 물체 탐지 실험을 수행하였다. 그 결과, 본 알고리즘은 실제 환경에서도 적용 가능함이 확인되었다.

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