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유재윤 (동국대학교) 박슬기 (동국대학교) 홍정원 (동국대학교) 정지수 (동국대학교) 석문기 (동국대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,897 - 2,902 (6page)

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This study presents a case of developing and operating a Turtlebot3-based robot in a realworld environment to identify prohibited items such as beverages within a library. The robot moves to designated waypoints and utilizes a camera module to collect real-time images, which are then analyzed using a Yolov5-based deep learning model to detect prohibited beverages. Roboflow was used for image labeling and dataset construction to train this model. Additionally, the robot"s waypoints were efficiently and randomly set, allowing the robot to recognize its location and receive information about the entry status of identified items. The performance of this system was validated through its actual operation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 대상
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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