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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,488 - 1,496 (9page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.10.1488
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This paper proposes an approach to the real-time implementation of a convolutional neural network (CNN)-based object detector for a former Unmanned Surface Vehicle (USV). The original network VGG-16 of the Single Shot MultiBox Detector (SSD) is first replaced with ResNet-18, as the basic feature extraction network. The classifying network is then redesigned by reducing half of the convolutional kernel numbers, where kernel sizes of 1×1 and 3×3 are mainly used. Simultaneously, a monocular camera installed on the tracking system, is used to calculate the distance and azimuth of the former USV. The experimental results show that the proposed method has advantages of higher accuracy and lower computational complexity, compared with other existing approaches. Therefore, the proposed approach can be efficiently used on real-time tracking systems.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Object detection algorithm
4. Former USV measurement
5. Conclusion
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
P. Goel / 2012 / Hybrid Approach of Haar Cascade Classifiers and Geometrical Properties of Facial Features Applied to Illumination Invariant Gender Classification System / 2012 International Conference on Computing Sciences :132~136
G. B. Li / 2011 / Weighted fragments-based mean shift tracking using color-texture histogram / Journal for Computer-Aided Design and Computer Graphics 12(12):2059~2066
D. Exner / 2010 / Fast and robust CAMShift tracking / Proceeding of the 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :9~16
G. Bishop / 2010 / An introduction to the Kalman filter / Proc of SIGGRAPH, Course 8(41):27599
K. Nummiaro / 2003 / An adaptive color-based particle filter / Image and Vision computing 21(1):99~110
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D. Exner / 2010 / Fast and robust CAMShift tracking / Proceeding of the 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :9~16
G. Bishop / 2010 / An introduction to the Kalman filter / Proc of SIGGRAPH, Course 8(41):27599
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