드론 대 새 탐지: 딥러닝 알고리즘과 그랜드 챌린지 결과

소형 드론을 자동으로 탐지하고 식별하기 위한 효과적인 기술을 채택하는 것은 공공 및 민간 부문에서 다양한 이해관계자들에게 매우 절실한 필요입니다. 본 연구는 "드론 대 새" 탐지 문제에 대한 그랜드 챌린지에서 경쟁한 세 가지 서로 다른 독창적인 접근 방식을 제시합니다. 목표는 비디오 시퀀스에서 조류와 다른 방해물체가 함께 존재할 수 있는 상황에서 특정 시점에 나타나는 하나 이상의 드론을 탐지하는 것입니다. 알고리즘은 드론이 존재할 때만 경고를 발령하고 위치 추정치를 제공해야 하며, 조류에 대해서는 경고를 발령하지 않으며 나머지 장면에 혼동되지 않아야 합니다. 특히, 서로 다른 딥러닝 전략에 기반한 세 가지 독창적인 접근 방식이 제안되고, 2020년 드론 대 새 탐지 챌린지의 일환으로 대학 및 연구 센터 컨소시엄이 제공한 실제 데이터셋에서 비교됩니다. 결과는 다양한 테스트 시퀀스 간 난이도의 차이가 있으며, 이는 시퀀스 내 드론의 크기 및 형태 가시성에 따라 달라지고, 이동하는 카메라와 매우 먼 드론이 녹화된 시퀀스가 가장 도전적임을 보여줍니다. 성능 비교 결과, 서로 다른 접근 방식들이 올바른 탐지율, 잘못된 경고율, 평균 정밀도 측면에서 다소 보완적인 성능을 보임을 확인할 수 있습니다.