본 연구는 지능형 영상 감시 시스템에서 가시광선 및 열적 스펙트럼 데이터를 결합하여 객체 탐지 성능을 향상시키는 방법을 모색합니다. 열적 적외선 카메라의 지속적인 기록과 가시광선 카메라의 주간 기록을 결합하여 다중 스펙트럼 CNN 기반 객체 탐지를 수행합니다. 가시광선 데이터로 딥 뉴럴 네트워크를 훈련하는 것은 충분한 열적 적외선 데이터 확보의 어려움을 해결하는 데 도움이 될 수 있으며, 다양한 증강 기법의 적합성과 강건성을 조사합니다.