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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 281 - 290 (10page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.2.281
이용수
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제조 현장에서 작업자의 행동을 모니터링하고 잠재적인 실수를 식별하여 제품 불량을 예방할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 작업장 주변에 작업자, 설비, 도구, 공구함, 제품 등 다양한 객체를 감지하고 작업자의 행동을 추정하는 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 다중 객체 인식 및 중복 객체를 감지하는 Mask R-CNN 알고리즘을 사용하며, 작업자의 신체부위를 추정하고 자세를 추적하기 위해 MediaPipe를 사용한다. 제안 모델의 실험을 위해 560장의 제조 현장 사진들을 직접 수집하였으며, Python3 언어와 TensorFlow, MediaPipe 라이브러리, 그리고 Jupiter Notebooks 툴을 이용해 실험을 진행했다. 실험 결과, 제안하는 모델은 객체 감지 성능이 94%, 작업자의 자세 추정에 99%의 정확도를 보였으며, 이를 통해 작업자의 행동을 설명할 수 있으며 작업자의 잘못된 행동도 확인 가능함을 알 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Research
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experimental Result
Ⅴ. Conclusion and Future Study
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
M. M . Daud, H. M. Saad, and M. T. Ijab, “Conceptual Design of Human Detection via Deep Learning for Industrial Safety Enforcement in Manufacturing Site,” in Proceeding of 2021 IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems (I2
Y. Han, D. Yu, F. Han, Y. Liu, and Q. Zhao, “Industrial APP Design for Data Dynamic Monitoring of Strip Production Process,” in Proceeding of 019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC), Nanchang: China, pp. 2865-2869, 2019. DOI: 10.1109/CCDC.2019.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,“ Journal IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, Jun. 2016. DOI: 10.1109/TPAMI.
Y. Song, G. Chen, and J. Liu, “An Improved Mask R-CNN with Global Context Modeling for Instance Segmentation,” in Proceeding of 2019 Chinese Automation Congress (CAC), Hangzhou: China, pp. 5644-5648, 2019. DOI: 10.1109/CAC48633.2019.8997063.
K. Li and L. Cao, “A Review of Object Detection Techniques,” in Proceedings of 2020 5th International Conference on Electromechanical Control Technology and Transportation (ICECTT), Nanchang: China, pp. 385-390, 2021. DOI: 10.1109/ICSCCC51823.2021.9478167
Y. Han, D. Yu, F. Han, Y. Liu, and Q. Zhao, “Industrial APP Design for Data Dynamic Monitoring of Strip Production Process,” in Proceeding of 019 Chinese Control And Decision Conference (CCDC), Nanchang: China, pp. 2865-2869, 2019. DOI: 10.1109/CCDC.2019.
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K. Li and L. Cao, “A Review of Object Detection Techniques,” in Proceedings of 2020 5th International Conference on Electromechanical Control Technology and Transportation (ICECTT), Nanchang: China, pp. 385-390, 2021. DOI: 10.1109/ICSCCC51823.2021.9478167
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