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학술대회자료
저자정보
박용진 (두산 인프라코어) 윤기중 (두산 인프라코어) 정우용 (두산 인프라코어)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
997 - 997 (1page)

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물체 검출 (Object Detection)은 입력 이미지로부터 대상이 되는 물체의 위치를 바운딩박스(Bounding Box)의 형태로 계산하는 알고리즘이다. 최근 딥 러닝 개발 프레임워크가 보편화 되면서 합성 곱 신경망 (Convolutional Neural Network) 구조를 사용하여 개발된 물체 검출 시스템이 건설 장비에 적용되는 사례가 늘어나고 있다. 유인 장비에서 장비 주변의 작업자를 보호하기 위한 능동 안전 기능(Active Safety)을 구현하기 위해 물체 검출 알고리즘을 적용하고 있고, 앞으로 개발될 무인화/자동화된 장비에서는 인지시스템 구축을 위한 기반기술로 사용될 수 있다.
건설 장비에 적용되는 물체 검출 알고리즘의 경우 다양한 자세의 작업자를 검출할 수 있는 모델을 학습하기 위해서 자율 주행 자동차에 적용되는 학습 데이터셋과 비교해서 좀 더 다양한 데이터를 확보할 필요가 있다. 본 논문에서는 공개 데이터셋(COCO dataset)에 포함된 약 7만장의 사람 이미지에 작업 현장에서 직접 수집한 2만장의 이미지를 추가하여 학습 및 테스트 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋은 사람, 자동차, 건설장비, 안전콘을 포함하는 이미지로 구성되어 있다. 사람 데이터의 경우 다양한 복장과 자세를 조합하여 총 36개의 레이블로 구분하였다.
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#Deep learning(딥 러닝) #Machine learning(기계 학습) #Object Detection(물체 검출) #DeepStream(딥 스트림) #Embedded System(임베디드 시스템) #Construction equipment(건설 장비) #Active Safety(능동 안전)

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