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초록·키워드
In the field of agriculture, autonomous tractors have played a significant role in crop management and the implementation of efficient automation systems. Achieving full autonomy in these tractors poses a crucial challenge, notably in accurately detecting person in safety-critical situations. Detecting fallen person is vital for preventing potentially fatal accidents. However, a scarcity of data related to fallen person has raised concerns about overfitting. To address this issue, this paper introduces a new data augmentation method for identifying fallen person using a Automated RoI(Region of Interest) Copy-Paste method, based on Intersection over Union(IoU). The Automated RoI Copy-Paste method uses IoU to automatically segment and set the RoI areas. Subsequently, it composites the segmented masked images within those areas. Furthermore, it utilizes YOLOv8x-seg and Grounded-SAM models to generate masks for fallen person and vehicle bonnets. When comparing the experimental results using the object detection models YOLOv7-tiny and YOLOv8n on the NREC dataset, an accuracy improvement of 1.3% and 10.0% was observed compared to the conventional segmentation Copy-Paste method.
본문·목차
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