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자료유형
학술저널
저자정보
이종일 (한국로봇융합연구원) 양견모 (한국로봇융합연구원) 김민규 (한국로봇융합연구원) 서갑호 (한국로봇융합연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
693 - 698 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0077

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This paper studies the method of detecting and tracking a moving target (person) among workers. The target’s noticeable features, such as its shape or color, are some of the requirements that guarantee the reliable performance of human detection and tracking methods. These features, however, are not adequate for the target tracking methods among workers because they all have a similar shape. Moreover, their clothes vary from day to day. Accordingly, we overcame these issues by devising a method in which the target wears a work vest, thus creating a distinctive feature. The contribution of this paper is as follows: 1) A work vest can be used as a noticeable feature to detect and track a target among workers. 2) Even if the target changes, the proposed method can be performed without additional learning. 3) Finally, by implementing the prototype system, the possibility of the proposed methods was experimentally verified.
#human detection and following #deep learning #multi-object tracking #human following robot

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특정 대상 인식/추적 기반 대상자 추종 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
H. Lim, “Overview of image-based object recognition AI technology for autonomous vehicles,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 25, no. 8, pp. 1117-1123, Aug. 2021. google schola J. Park and S. Kim, “Deep learning-based estimation of observation error area and recognition of objects hidden by obstacles for growth information collection in smart farms,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 12, pp. 984-990, Dec. 2021. google schola S. Hong, D. Lee, C. Ryu, and H. Kim, “Obstacle recognition and distance estimation near a vehicle door based on depth and amplitude images,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 6, pp. 435-442, Jun. 2021. google schola S. Park and J. Kim, “Machine-learning-based real-time multiobject recognition method for urban autonomous driving,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 6, pp. 499-505, Jun. 2020. google schola M. Gupta, S. Kumar, L. Behera, and V. K. Subramanian, “A novel vision-based tracking algorithm for a human-following mobile robot,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 47, no. 7, pp. 1415-1427, Jul. 2017. google schola

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