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저자정보
김경수 (Sungkyunkwan University) 이재인 (Sungkyunkwan University) 곽석우 (Sungkyunkwan University) 강원율 (Institute of Vehicle Engineering) 신대영 (Korea Institute of Industrial Technology) 황성호 (Sungkyunkwan University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.19 No.3
발행연도
2022.9
수록면
9 - 15 (7page)

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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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This paper proposes a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology, to prevent safety accidents in automated construction machinery or autonomous vehicles. Although open datasets for developing image recognition technologies are challenging to meet requirements desired by users, this study proposes the interface of virtual simulators to facilitate the creation of training datasets desired by users. The pixel-level training image dataset was verified by creating scenarios, including various road types and objects in a virtual environment. Detecting an object from an image may interfere with the accurate path determination due to occlusion areas covered by another object. Thus, we construct a database, for developing an occlusion area detection algorithm in a virtual environment. Additionally, we present the possibility of its use as a deep learning dataset to calculate a grid map, that enables path search considering occlusion areas. Custom datasets are built using the RDBMS system.
#Virtual Environment(가상환경) #Database(데이터베이스) #Deep Learning(딥러닝) #Object Detection(객체 인식) #Image Segmentation(이미지 세그멘테이션) #Occlusion Area(폐색 영역) #RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)

목차

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

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