AVILab(Advanced Vision and Intelligence Laboratory)는 딥러닝을 기반으로 한 영상 처리 및 표적 탐지 기술을 개발하여, 다양한 산업 분야에 적용 가능한 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 본 연구는 적외선 영상, 초분광 영상, 다중 센서 융합 기술을 활용하여, 야간 및 악조건에서도 정확한 표적 탐지와 물체 추적을 가능하게 합니다. 특히, 딥러닝 기반의 알고리즘을 통해 영상 데이터에서의 효율적인 특징 추출과 실시간 분석을 실현하고 있습니다. [주요 연구 내용] 1. 딥러닝 기반 표적 탐지 알고리즘 개발 - 딥러닝을 활용하여 영상 데이터에서 표적 탐지를 자동으로 수행하는 알고리즘을 개발합니다. - 다차원 영상 처리 기법을 적용하여 다양한 환경과 조건에서도 높은 정확도를 보장하는 표적 탐지 시스템을 구축합니다. 2. 적외선 영상 및 SAR 데이터 융합 - 적외선 영상과 SAR(Synthetic Aperture Radar) 데이터를 융합하여, 야간이나 악조건에서도 표적을 정확히 탐지하는 기술을 개발합니다. - 다중 센서 데이터 융합을 통해 다양한 환경에서 표적 탐지 성능을 높이고, 신뢰성을 강화합니다. 3. 실시간 표적 추적 및 물체 인식 - 실시간 표적 추적 기술을 개발하여, 동적 환경에서도 표적을 정확하게 추적하는 시스템을 구현합니다. - 딥러닝을 기반으로 한 물체 인식 기술을 통해 스마트 감시 시스템에서 효율적인 감시와 자동화가 가능합니다. [연구 기여 및 응용] - 스마트 감시 시스템: 딥러닝 기반 표적 탐지와 실시간 추적 기술은 스마트 감시 시스템에서 효율적인 보안과 자동화를 실현하며, 국방, 공공 안전 분야에서 중요한 역할을 합니다. - 의료 영상 분석: 적외선 영상과 초분광 영상을 활용한 의료 영상 분석은 암 진단, 병리학적 분석 등 의료 분야에 적용되어 진단 정확도를 향상시킵니다. - 자율주행 기술: 자율주행 분야에서 딥러닝을 통한 영상 처리와 표적 탐지 기술은 차량의 인식 능력을 개선하여 교통 안전성을 높이는 데 기여합니다. 본 연구는 딥러닝과 첨단 영상 처리 기술을 결합하여 자율주행, 스마트 감시, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에 혁신적인 기술을 제공하며, 실생활에서의 응용 가능성을 높이고 있습니다. 이를 통해 미래의 스마트 기술 발전에 기여하고자 합니다.

AVILab은 초분광 영상 분석 및 다중 센서 융합 기술을 활용하여, 다양한 환경에서 표적 탐지 및 분석 성능을 극대화하는 기술을 개발하고 있습니다. 초분광 영상은 물체의 다양한 스펙트럼 정보를 제공하여, 기존의 RGB 영상에서는 구분하기 어려운 미세한 차이도 파악할 수 있게 해줍니다. 또한, 여러 센서에서 얻은 데이터를 결합하는 다중 센서 융합 기술은 각 센서의 장점을 살려 더 정확하고 신뢰성 높은 결과를 도출할 수 있습니다. [주요 연구 내용] 1. 초분광 영상 분석을 통한 표적 탐지 및 물체 인식 - 초분광 영상을 활용해 물체나 환경의 다양한 특성을 분석하고, 스펙트럼 정보를 기반으로 표적을 탐지하는 기술을 개발합니다. - 다양한 스펙트럼 대역을 활용하여 환경의 특성을 더 세밀하게 분석하고, 특정 물질이나 표적을 정확하게 인식할 수 있습니다. 2. 다중 센서 데이터 융합 기술 - 다양한 센서(예: 적외선, 라이다, 카메라 등)에서 얻은 데이터를 융합하여, 각 센서의 데이터를 보완하고 정확한 정보를 추출하는 기술을 개발합니다. - 센서 간 데이터 동기화와 실시간 분석을 통해 복잡한 환경에서도 정확한 표적 탐지와 물체 인식을 가능하게 합니다. 3. 스마트 감시 시스템 및 응용 기술 - 초분광 영상과 다중 센서 데이터를 융합하여 스마트 감시 시스템을 개발하고, 다양한 환경에서의 표적 추적과 자동화된 모니터링을 실현합니다. - 이 기술은 산업 현장, 국방 분야, 스마트 시티 등의 다양한 환경에서 활용될 수 있습니다. [연구 기여 및 응용] - 스마트 감시 시스템: 초분광 영상 분석과 다중 센서 융합 기술을 결합하여, 실시간 표적 추적과 효율적인 감시가 가능해지며, 국방, 보안, 산업 모니터링에 널리 응용됩니다. - 환경 분석: 초분광 영상을 활용한 환경 모니터링과 오염 감지는 지구 환경 보호와 지속 가능한 관리에 중요한 기여를 할 수 있습니다. - 의료 영상 분석: 초분광 영상 분석을 통해 암 진단과 생리학적 변화를 모니터링하고, 의료 영상 처리에 정확성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 본 연구는 초분광 영상과 다중 센서 융합 기술을 통해 보다 정확하고 효율적인 표적 탐지와 물체 인식을 가능하게 하며, 스마트 감시 시스템, 의료, 국방, 환경 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술을 제공하고 있습니다. 이를 통해 기술의 응용 가능성을 넓히고, 산업적 기여를 할 수 있습니다.

AVILab은 자율주행과 스마트 감시 시스템 기술을 개발하여, 스마트 모빌리티와 스마트 시티를 위한 핵심 기술을 제공하고 있습니다. 자율주행은 차량의 인공지능 시스템이 주변 환경을 인식하고, 스스로 운전 결정을 내리는 기술로, 교통사고 감소, 효율적인 도로 이용, 환경 보호에 중요한 역할을 합니다. 또한, 스마트 감시 시스템은 고성능 센서와 딥러닝 기반 영상 처리 기술을 활용하여, 실시간으로 대상을 추적하고, 위험 요소를 감지하는 시스템을 구현하는 데 중점을 둡니다. [주요 연구 내용] 1. 자율주행 센서 기술 개발 - 라이다, 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 융합하여 차량 주변 환경을 인식하고 자율 주행 시스템에 필요한 정보를 실시간으로 처리하는 기술을 개발합니다. - 딥러닝을 활용한 객체 탐지 및 경로 추적 알고리즘을 설계하여 자율 주행 차량이 다양한 도로 환경에서 안전하게 주행할 수 있도록 지원합니다. 2. 스마트 감시 시스템을 위한 표적 추적 및 인식 기술 - 초분광 영상과 적외선 영상을 결합한 다중 센서 융합 기술을 통해 스마트 감시 시스템에서 실시간 표적 추적과 이상 탐지를 가능하게 합니다. - 딥러닝 기반의 물체 인식과 이상 행동 감지 기술을 적용하여 안전 관리 및 보안 강화를 위한 고도화된 시스템을 개발합니다. 3. 교통 감시 및 안전 기술 - 교차로 감시, 교통 표지판 인식, 차량 및 보행자 추적 기술을 개발하여 스마트 시티와 자율주행 환경에서의 교통 안전을 실현합니다. - 실시간 교통 흐름 분석과 위험 요소 탐지 기능을 제공하여, 교통사고 예방과 효율적인 도로 이용을 지원합니다. [연구 기여 및 응용] - 자율주행: 딥러닝 기반의 자율주행 기술은 차량이 자율적으로 환경을 인식하고, 주행 결정을 내리는 데 필수적인 기술로, 교통사고 감소와 교통 흐름 개선에 기여합니다. - 스마트 감시 시스템: 스마트 감시 기술은 공공 안전을 강화하고, 산업 현장에서의 효율적인 모니터링을 가능하게 하여 보안 및 위험 관리에 큰 기여를 합니다. - 스마트 시티: 교통 감시 및 안전 시스템은 스마트 시티의 핵심 인프라로, 도시의 효율적인 운영과 환경 보호를 지원합니다. 본 연구는 자율주행 기술과 스마트 감시 시스템을 통해 미래의 스마트 모빌리티와 스마트 시티 구현에 중요한 역할을 하며, 안전성, 효율성, 환경 보호를 동시에 달성할 수 있는 기술적 토대를 마련하고 있습니다.