실외에서 로봇의 인간 탐지 및 행위 학습을 위한 멀티모달센서 시스템 및 데이터베이스 구축

Q: 이 논문에서 정의한 멀티모달센서 모듈이란 무엇인가?

멀티모달센서 모듈은 실외 환경에서 로봇의 사람 탐지 및 행위 인식을 위한 학습용 데이터베이스 구축을 목적으로 설계 및 제작된 장치이다. 이는 RGB-D, 나이트비전, 열화상 카메라를 포함하며, 낮과 밤, 다양한 날씨 조건에서 다종 영상을 실시간으로 취득하고 로봇 주행 중 카메라 흔들림을 최소화하도록 방수 및 발열 관리가 고려되어 제작되었다.

Q: 로봇의 실외 환경 사람 탐지 및 행위 인식을 위한 데이터베이스 구축 시 고려해야 할 사항은 무엇인가?

연구 결과, 로봇의 실외 환경 사람 탐지 및 행위 인식을 위한 데이터베이스는 다양한 배경을 갖는 반복된 동작을 기본으로 구축해야 한다. 이를 위해 전문 배우의 고정된 동작별 반복 시연, 다수 촬영에 의한 장소 및 배경 변화, 날씨 및 일조량 변화, 로봇과 감시 카메라 시점 변화 등을 고려해야 한다.

엄태영; 박정우; 이종득; 배기덕; 최영호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 엄태영 (한국로봇융합연구원) 박정우 (한국로봇융합연구원) 이종득 (한국로봇융합연구원) 배기덕 (한국로봇융합연구원) 최영호 (한국로봇융합연구원)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제12호

발행연도: 2018.12

수록면: 1,459 - 1,466 (8page)

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Robots which detect human and recognize action are important factors for human interaction, and many researches have been conducted. Recently, deep learning technology has developed and learning based robot’s technology is a major research area. These studies require a database to learn and evaluate for intelligent human perception. In this paper, we propose a multi-modal sensor-based image database condition considering the security task by analyzing the image database to detect the person in the outdoor environment and to recognize the behavior during the running of the robot.

#Robot Database #Human Activity Learning #Outdoor Database #Human Detection

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