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저자정보
김경수 (성균관대학교) 이재인 (성균관대학교) 곽석우 (성균관대학교) 강원률 (자동차공학연구소) 신대영 (한국생산기술연구원) 황성호 (성균관대학교)
저널정보
유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2021年度 秋季 學術大會 論文集
발행연도
2021.11
수록면
33 - 36 (4page)

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2022

가상 환경에서의 딥러닝 기반 폐색영역 검출을 위한 데이터베이스 구축
김경수 ,  이재인 ,  곽석우 외 3명 드라이브·컨트롤 2022.09 학술저널

2021

가상 건설환경에서의 딥러닝 기반 폐색영역 검출을 위한 데이터 베이스 구축
김경수 ,  이재인 ,  곽석우 외 3명 유공압건설기계학회 학술대회논문집 2021.11 학술대회자료

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In this paper, a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology is proposed to prevent safety accidents in the construction environment. The virtual construction simulator was developed to implement various construction environments, and custom data in the virtual environment was set to diversify the location and parameters of the sensors. A database for real-time deep learning models was built and detected at the pixel level to detect uneven roads and objects in the construction site. When deep learning-based detection is performed, it may interfere with the accurate judgment due to occlusion areas hidden by other objects. Therefore, the database for developing the occlusion area detection algorithm in virtual environments was constructed and verified.
#가상환경(Virtual Environment) #데이터베이스(Database) #딥러닝(Deep Learning) #검출(Detection) #폐색 영역(Occlusion Area) #건설기계(Construction Machinery)

목차

Abstract
1. 서론
2. 가상 환경 구성
3. 데이터베이스 검증
4. 결론
참고 문헌

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