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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 383 - 393 (11page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0024
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Recent advancements in artificial intelligence and sensor technology have promoted increasing interest in maritime autonomous ships. In this paper, we present an overview of the perception and sensing technologies applied in autonomous ship research. We introduce various datasets collected using perception sensors, such as a camera, LiDAR, and marine radar. Object detection and semantic segmentation methods for detecting floating objects and navigable regions using individual sensors are presented. Additionally, sensor fusion methods that integrate data from multiple sensors to enhance detection and navigation capabilities are addressed.
목차
Abstract
I. 서론
II. 해상 환경에서의 데이터셋
III. 개별 센서 기반 인식 알고리즘
IV. 다중 센서의 융합 기반 인식 알고리즘
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (100)
참고문헌 신청
H R. Park, H. S. Park, and B. R. Kim, “A study on the policy directions related to the introduction of maritime autonomous surface ship (MASS),” Korea Maritime Institute, Report, 2018. https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeId=NODE10666676
D. K. Prasad, D. Rajan, L. Rachmawati, E. Rajabaly, and C. Quek, "Video processing from electro-optical sensors for object detection and tracking in maritime environment: A survey," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.18, no.8, pp.1993-2016, 2017.
S. Moosbauer, D. Konig, J. Jakel, and M. Teutsch, “A benchmark for deep learning based object detection in maritime environments,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2019.
Z. Shao, W. Wu, Z. Wang, W. Du, and C. Li, “Seaships: A large-scale precisely annotated dataset for ship detection,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 20, no. 10, pp. 2593-2604, 2018.
B. Bovcon, J. Perš, and M. Kristan, “Stereo obstacle detection for unmanned surface vehicles by IMU-assisted semantic segmentation,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 104, pp. 1–13, 2018.
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S. Moosbauer, D. Konig, J. Jakel, and M. Teutsch, “A benchmark for deep learning based object detection in maritime environments,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2019.
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