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저자정보
전호진 (국민대학교) 조백규 (국민대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
354 - 362 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0052

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Image processing is widely used not only in manufacturing industries, but also in advanced contexts such as RoboCup, an international robotics competition. Recently, in the image processing field, convolutional neural networks, which is a deep learning approach, became the mainstream of object recognition algorithms. In this paper, a convolutional neural network is designed and used to learn the features of the ball in the RoboCup soccer game. The convolutional neural network was named JeoNet. JeoNet was modified to learn fewer features than VGGNet and ResNet, but shows the same performance. In order to obtain the detected ball’s position, the Single Shot Multibox Detector was applied. To verify JeoNet, an experimental environment was constructed in which a soccer robot finds a ball in the sight. The benefits of JeoNet were shown by comparing the tracking time of the ball between JeoNet and conventional machine vision based ball finding algorithms.
#deep learning #R-CNN #RoboCup #object classification #object localization

목차

Abstract
I. 서론
II. 머신 비전 기반 공 인지 알고리즘
III. 합성곱 신경망 기반 공 인지 알고리즘
IV. 학습 및 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
https://www.robocuphumanoid.org/ S. H. Kim and H. L. Choi. Moving Target Tracking and Recognition Method for Unmanned Airborne Surveillance Systems. Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 3, pp. 157-164, 2017. Y. K. Park, J. K. Park, H. I. On, and D. J. Kang. “Convolutional Neural Network-based System for Vehicle Front-Side Detection.“, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 11, pp. 1008-1016, 2015. J. H. Yu, K. E. Ko, and K. B. Sim. “Facial Point Classifier using Convolution Neural Network and Cascade Facial Point Detector.“, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 22, no. 3, pp. 241-246, 2016. D. Albani, A. Youssef, V. Suriani, and D.D. Bloisi. A Deep Learning Approach for Object Recognition with NAO Soccer Robots.

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