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자료유형
학술저널
저자정보
한준 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제3호(JKIIT, Vol.20, No.3)
발행연도
2022.3
수록면
9 - 17 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.3.9

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최근 4차 산업혁명이 가속됨에 따라 딥러닝은 제조업과의 융합이 두드러지고 있다. 제조업의 공정 과정은 대부분 수동적인 작업으로 이루어지고 있고 숙련된 작업자에 의존도가 매우 높다. 그로 인해 사람에 의한 실수나 오류 때문에 작업의 속도와 생산성이 저하되고 있다. 이러한 실수를 보완하기 위해서 딥러닝의 기술을 접목하여 개선을 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLO 기반 철근 끝점 인식 및 추적을 통한 자동 철근 교정 작업을 하는 철근 끝점 예측 검출 모델 NRP-Sys(Nonlinear Regression Prediction System)를 제안한다. 비전 카메라로부터 철근 끝점 검출 및 추적을 수행한다. 이를 통해 수집한 좌표 정보를 회귀 분석 중 급격한 변화에 덜 민감한 2차 회귀 함수로 끝점 위치를 예측한다. 제안하는 방법은 둘 이상의 끝점의 시작점을 설정하여 위치를 분리하고 각각을 예측하는 방법으로 예측값과 실제값을 비교하여 out-cell의 평균 정확도 94.51%, in-cell의 평균 정확도 95.53%를 보인다.
#deep learning #object detection #regression #prediction #YOLO

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References

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