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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1,422 - 1,429 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0225
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Accidents originating from mobile cranes account for approximately 13% of all accidents in the construction industry, which is significantly higher than all other accident cases. Thus, there has been a strong demand for technology solutions to prevent collisions between salvage and surrounding objects. We herein propose a safety surveillance system using rotational 3D object recognition in the nadir field of view (vertically downward FOV) based on self-attention distillation (SAD). We developed training, validation, and test datasets for the environment of an actual construction site to develop a rotational object detection model for the proposed system. Moreover, we introduced an SAD method for the backbone network to improve the representation of the backbone network and guarantee the accurate detection of objects and salvages. Overall, the proposed rotational object detection model, which is based on Real-Time Models for object Detection (RTMDet) and SAD, could achieve a performance of over 78% mean average precision (mAP).
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
A study on Cause Analyses of Fatal injuries by the Mobile Cranes, Korea Occupational Safety and Health Agency, KOREA, 2014.
Improvement of Overload Prevention Device Performance for Mobile Telescopic Boom Crane, Korea Occupational Safety and Health Agency, KOREA, 2018.
Study on system improvement to prevent of serious disasters caused by mobile crane, Korea Occupational Safety and Health Agency, KOREA, 2018.
AI in Construction Market Research Report Information By Stage (Pre-Construction, Construction Stage, and Post-Construction), By Component (Solutions & Services), Technology (Machine & Deep learning, NLP, and Neural Networks) And By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, And Rest Of The World), Market Research Future, USA, 2024.
J. Y. Song and Y.H. Ko, “Crane collision prevention through the use of simultaneous localization and mapping (SLAM) based on feature extraction,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 3, pp. 266-272, 2022.
Improvement of Overload Prevention Device Performance for Mobile Telescopic Boom Crane, Korea Occupational Safety and Health Agency, KOREA, 2018.
Study on system improvement to prevent of serious disasters caused by mobile crane, Korea Occupational Safety and Health Agency, KOREA, 2018.
AI in Construction Market Research Report Information By Stage (Pre-Construction, Construction Stage, and Post-Construction), By Component (Solutions & Services), Technology (Machine & Deep learning, NLP, and Neural Networks) And By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, And Rest Of The World), Market Research Future, USA, 2024.
J. Y. Song and Y.H. Ko, “Crane collision prevention through the use of simultaneous localization and mapping (SLAM) based on feature extraction,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 3, pp. 266-272, 2022.
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