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저자정보
고광은 (한국생산기술연구원) 박현지 (한국생산기술연구원) 장인훈 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제1호
발행연도
2021.3
수록면
49 - 55 (7page)
DOI
10.7746/jkros.2021.16.1.049

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Recently, a smart farm technology is drawing attention as an alternative to the decline of farm labor population problems due to the aging society. Especially, there is an increasing demand for automatic harvesting system that can be commercialized in the market. Pre-harvest crop detection is the most important issue for the harvesting robot system in a real-world environment. In this paper, we proposed a real-time tomato instance tracking algorithm by using deep learning and probability models. In general, It is hard to keep track of the same tomato instance between successive frames, because the tomato growing environment is disturbed by the change of lighting condition and a background clutter without a stochastic approach. Therefore, this work suggests that individual tomato object detection for each frame is conducted by YOLOv3 model, and the continuous instance tracking between frames is performed by Kalman filter and probability model. We have verified the performance of the proposed method, an experiment was shown a good result in real-world test data.
#Tomato Instance Tracking Algorithm #Object Detection #Kalman Filter #Probability Robot,Automatic Harvesting Robot #Smart Farm

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 선행연구 소개
3. 확률모델과 결합된 딥러닝 기반 토마토 개체 실시간 추적 기술
4. 실험 및 결과분석
5. 결론
References

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