인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
In this paper, we propose a three-dimensional indoor position estimation algorithm for drones using stereo vision and YOLOv3. First, we find the bounding box of a drone in the image using a deep-learning-based object detection algorithm called YOLOv3. To this end, we collect the training dataset consisting of drone images. In addition, the object detection performance of the YOLOv3 algorithm is improved by dividing object class labels of the same drone based on the angle of the drone seen from the camera. Then, the three-dimensional relative position of the drone is estimated based on the camera internal parameters, the bounding box information, and the depth map taken by the stereo vision. In addition, the Kalman filter is employed to estimate the position of the drone continuously. Finally, the position estimation performance of the proposed algorithm is evaluated through the experiments.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-003-002142533
