시각 단어 가방 기반의 가로수 종류 및 상태 분류 기법

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가로수는 도시의 생활환경을 개선하는데 큰 역할을 하고 있으며 그 중요성이 점점 강조되어 매년 가로수의 개체 수는 늘어가고 있다. 최근 무선 주파수 식별 기반의 가로수 관리 시스템, 컴퓨터 비전 기반의 잎사귀 분류 기법, 또는 초분광 영상 기반의 열대우림 수종 식별 기법과 같은 유사내용을 다룬 연구가 소개되고 있지만, 구축비용이 많이 들거나 잎사귀 부분만 인식하기 때문에 도로가에서 촬영된 영상에서 가로수종이나 훼손 상태를 구별하고 질병까지 관리하기란 역부족이다. 따라서 이 논문에서는 도로가에 심겨진 가로수 영상으로부터 훼손 상태나 심지어 황화 현상과 같은 질병까지 검출할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 특히 국부 영역에서 에지의 특징을 추출해서 가로수종 및 상태에 관한 특징을 히스토그램으로 모델링한 시각 단어 가방 기법을 사용하였다. 분류기로는 서포트 벡터 머신을 사용하였고, 그 결과 약 78%의 정인식률을 달성할 수 있었다.