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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 845 - 850 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0109
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In this paper, we propose a three-dimensional indoor position estimation algorithm for drones using stereo vision and YOLOv3. First, we find the bounding box of a drone in the image using a deep-learning-based object detection algorithm called YOLOv3. To this end, we collect the training dataset consisting of drone images. In addition, the object detection performance of the YOLOv3 algorithm is improved by dividing object class labels of the same drone based on the angle of the drone seen from the camera. Then, the three-dimensional relative position of the drone is estimated based on the camera internal parameters, the bounding box information, and the depth map taken by the stereo vision. In addition, the Kalman filter is employed to estimate the position of the drone continuously. Finally, the position estimation performance of the proposed algorithm is evaluated through the experiments.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 스테레오 비전 기반 위치 추정
Ⅳ. 알고리즘 구성 및 YOLO 학습
Ⅴ. 실험 및 성능 분석
Ⅵ. 결론 및 향후 계획
REFERENCES
참고문헌 (24)
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J. Kang, “Distance-based adaptive anchor box selection for object detection and localization with magnetic declination correction in drone video analysis,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no.10, pp. 776-783, 2021.
G. Chen, X. Meng, Y. Wang, Y. Zhang, P. Tian, and H. Yang, “Integrated WiFi/PDR/Smartphone using an unscented Kalman filter algorithm for 3D indoor localization,” Sensors, vol. 15, no. 9, pp. 24595-24614, 2015.
Z. Yin, X. Jiang, Z. Yang, N. Zhao, and Y. Chen, “WUB-IP: A high-precision UWB positioning scheme for indoor multiuser applications,” IEEE Systems Journal, vol. 13, no. 1, pp. 279-288, 2019.
D. Ni, O. A. Postolache, C. Mi, M. Zhong, and Y. Wang, “UWB indoor positioning application based on Kalman filter and 3-D TOA localization algorithm,” 2019 11th International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering (ATEE), pp. 1-6, 2019.
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