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파편 검출 방법에 있어서,탄두의 파편이 표적판을 관통하는 영상을 고속 촬영하는 단계;상기 영상에 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 알고리즘을 적용하여 파편 이미지를 검출하는 단계;LSTM(Long Short Term Memory) 기반의 모델링을 통한 마스크를 이용하여, 상기 영상과 상기 파편 이미지에 템포럴 필터링(temporal filtering)을 수행하는 단계; 및상기 템포럴 필터링이 수행된 결과를 출력하는 단계를 포함하는, 파편 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 템포럴 필터링을 수행하는 단계는,프레임 t-1에 대응하는 마스크와 프레임 t(t는 자연수)에 대응하는 영상을 이용하여 마스크를 추정하는 단계; 및상기 추정된 마스크를 이용하여 프레임 t+1에 대해 필터링을 수행하는 단계를 포함하는,파편 검출 방법
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제2항에 있어서,상기 프레임 t+1에 대해 필터링을 수행하는 단계는,상기 마스크와 상기 프레임 t+1에 포함된 파편 이미지 간의 중첩 여부에 기초하여, 상기 프레임 t+1에 대해 필터링을 수행하는 단계를 포함하는,파편 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 템포럴 필터링을 수행하는 단계는,초기 마스크를 추정하는 단계; 및상기 초기 마스크와 이후 시간에서 추정된 마스크를 이용하여 필터링을 수행하는 단계를 포함하는,파편 검출 방법
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제4항에 있어서,상기 초기 마스크를 추정하는 단계는,상기 파편 이미지에 대응하는 바운딩 박스(bounding box) 내에 포함된 복수의 픽셀에 다른 가중치를 적용하여 상기 초기 마스크를 추정하는 단계를 포함하는,파편 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 가중치는,상기 픽셀이 상기 바운딩 박스의 중심에 근접할수록 보다 높은 가중치가 상기 픽셀에 적용되거나, 또는 상기 픽셀에 대응하는 밝기가 밝을수록 보다 높은 가중치가 상기 픽셀에 적용되는, 파편 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 초기 마스크를 추정하는 단계는,상기 바운딩 박스 내의 상기 픽셀에 대응하는 상기 가중치의 평균 값을 결정하고, 상기 가중치가 상기 평균 값 이상에 대응하는 픽셀을 이용하여 상기 초기 마스크를 추정하는 단계를 포함하는,파편 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 마스크는, 기 설정된 횟수만큼 중첩된 LSTM 기반의 모델링을 이용하여 생성되고, 상기 기 설정된 횟수는, 상기 파편 이미지의 변화 형상에 기초하여 결정되는,파편 검출 방법
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비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,컴퓨터 판독 가능 명령어들을 저장하도록 구성되는 매체를 포함하고,상기 컴퓨터 판독 가능 명령어들은 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가:탄두의 파편이 표적판을 관통하는 고속 촬영된 영상을 획득하는 단계;상기 영상에 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 알고리즘을 적용하여 파편 이미지를 검출하는 단계;LSTM(Long Short Term Memory) 기반의 모델링을 통한 마스크를 이용하여, 상기 영상과 상기 파편 이미지에 템포럴 필터링(temporal filtering)을 수행하는 단계; 및상기 템포럴 필터링이 수행된 결과를 출력하는 단계를 포함하는 파편 검출 방법을 수행하도록 하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
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탄두의 파편이 표적판을 관통하는 고속 촬영된 영상을 입력 받는 입력부;적어도 하나의 명령어(instruction)를 저장하는 메모리; 상기 적어도 하나의 명령어를 실행하여, 상기 영상에 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 알고리즘을 적용하여 파편 이미지를 검출하고, LSTM(Long Short Term Memory) 기반의 모델링을 통한 마스크를 이용하여 상기 영상과 상기 파편 이미지에 템포럴 필터링(temporal filtering)을 수행하는 제어부(controller); 및상기 템포럴 필터링이 수행된 결과를 출력하는 표시부를 포함하는,파편 검출 장치
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