현재 전 세계의 산업과 지역사회는 해양과 바다에 존재하는 자산과 자원을 구축하고 확장하며 탐색하는 데 관심을 두고 있다. 보다 구체적으로, 수중 환경에서의 분류(스톡) 분석, 고고학, 감시를 수행하기 위해 관련 정보를 수집하기 위한 목적으로 여러 대의 카메라를 수중에 설치하여 영상을 촬영한다. 그러나 한편으로 이러한 대용량 영상은 처리 시 관련 정보를 추출하는 데 많은 시간과 메모리가 필요하다. 따라서 영상 평가의 이러한 수작업 절차를 자동화하기 위해서는 정확하고 효율적인 자동화 시스템이 더 큰 필요성을 갖는다. 이러한 관점에서 본 연구는 수중 영상에서의 영상 요약과 객체 탐지 작업을 위한 완결된 프레임워크 해결방안을 제시하고자 한다. 우리는 먼저 핵심 프레임을 추출하기 위해 지각 운동 에너지(perceived motion energy, PME) 방법을 사용하였고, 이후 수중 영상에서의 객체 탐지를 수행하기 위해 객체 탐지 모델 접근 방식인 YoloV3를 적용하였다. 또한 제안된 접근법에서는 수중 이미지의 흐림(blurriness)과 저대비(low contrast) 문제를 고려하여 영상 향상(image enhancement) 방법을 적용하였다. 더 나아가 제안된 수중 영상 요약 및 객체 탐지 프레임워크는 공개되어 있는 기수(brackish) 데이터셋에서 평가되었다. 그 결과 제안된 프레임워크는 양호한 성능을 보이는 것으로 관찰되었으며, 궁극적으로는 수중 고고학, 스톡 평가, 감시 분야와 관련된 여러 해양 연구자 또는 과학자들의 업무를 지원하는 데 기여할 것으로 기대된다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.