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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김영수 (인하대학교) 이경호 (인하대학교) 한영수 (인하대학교) 남병욱 (인하대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
37 - 46 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2022.037

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As interest in autonomous ships is growing, research on augmented reality-based remote support systems that can be used onboard ships is being conducted. The markerless method is more suitable than the marker method because corrosion and damage can easily occur in the ship. However, in the case of the markerless method, a process of selecting a desired feature point is required, but it is not easy in a complicated ship. Therefore, in this study, the outline detection system was studied to utilize the outline as a feature point for augmenting the augmented reality model. Although many existing studies have preceded it, it is not suitable for detecting the contour of a ship block with many internal and external components. Therefore, in order to overcome the limitations of the previous method, in this study, to detect only the outline of a ship block, a model was built through CNN, GAN, and Segmentation algorithm, which are deep learning techniques widely used in image processing, and block outline detection was performed. It is also expected that these results will help automate and optimize the stockyard management system.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 선박 블록의 윤곽선 검출 시스템 프로세스
4. 윤곽선 검출 시스템의 성능 평가
5. 결론
References

참고문헌 (19)

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