프로젝트 소개
본 과제는 레이더/라이다(능동센서)와 적외선영상/초분광영상(수동센서)을 함께 써서 24시간 동안 원거리 표적을 탐지·식별하는 딥러닝 원천기술을 연구하는 프로젝트임.
연구목표는 능동센서-수동센서 융합으로 고신뢰도 탐지 및 식별 딥러닝 아키텍처를 확보하는 데 있음. 핵심연구내용은 1차년도 Calibration targetless 이종센서 registration 기법과 능동센서-수동센서 DB 구축·labeling, 2~3차년도 24시간 원거리 표적 검출·식별 융합 딥러닝 아키텍처 연구, 4차년도 국방용 레이더-적외선영상 융합 위협표적(드론) 응용, 5차년도 민수용 라이다-초분광영상/CCD 융합 관심객체(보행자/차량) 응용임. 기대효과는 국방 무인기 검출·식별과 자율주행 보행자/차량 검출·식별의 상용 수준 성능·신뢰도 확보로 국가 안보 및 경제 발전에 기여함.