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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 312 - 319 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0015
이용수
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This paper suggests a deep learning algorithm for estimating the poses of cranes in an industrial site. A CAD model-based image dataset generation and automatic annotation methods are developed to train deep learning–based bounding box detection and UV mask prediction algorithms for estimating crane pose. Most deep learning frameworks require large amounts of data for training, and it is labor-intensive to make the human annotation data. Since there are no datasets for estimating the poses of cranes in an industrial site, we generate a synthetic crane image dataset using a CAD model. The generated synthetic image dataset is used in a deep learning model after hard augmentation through a method called domain randomization. The algorithm is verified by a real test image dataset made using a crane miniature and ArUco markers.
목차
Abstract
I. 서론
II. 선행연구
III. 크레인 자세추정 알고리즘
IV. 데이터 생성
V. 학습 및 결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Partial amendment to the enforcement regulations of the Occupational Safety and Health Act, https://www.law.go-.kr/LSW/nwRvsLsInfoR.do?lsiSeq=203066
MCAS: Crane anti-collision system based on IMU and GPS, https://www.mcas.ai/solutions/heavy-equip
NOCOL: Crane anti-collision system based on LiDAR, http://www.futureman.co.kr/CraneAntiCollision
S. Hinterstoisser, V. Lepetit, S. Ilic, S. Holzer, G. Bradski, K. Konolige, and N. Navab, “Model-based training, detection and pose estimation of texture-less 3d objects in heavily cluttered scenes,” Asian Conference on Computer Vision, pp 548- 562, 2012.
D. Hu, D. DeTone, and T. Malisiewicz, “Deep charuco: Dark charuco marker pose estimation,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 8436-8444, 2019.
MCAS: Crane anti-collision system based on IMU and GPS, https://www.mcas.ai/solutions/heavy-equip
NOCOL: Crane anti-collision system based on LiDAR, http://www.futureman.co.kr/CraneAntiCollision
S. Hinterstoisser, V. Lepetit, S. Ilic, S. Holzer, G. Bradski, K. Konolige, and N. Navab, “Model-based training, detection and pose estimation of texture-less 3d objects in heavily cluttered scenes,” Asian Conference on Computer Vision, pp 548- 562, 2012.
D. Hu, D. DeTone, and T. Malisiewicz, “Deep charuco: Dark charuco marker pose estimation,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 8436-8444, 2019.
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