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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 897 - 902 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0118
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This paper presents a safe landing point determination method for vertical take-off and landing (VTOL) unmanned aerial vehicles (UAVs) with a downward-looking camera. The semantic image segmentation method was applied to determine whether the VTOL UAV could land safely at the designated landing site during the final stage of landing. A deep neural network with a U-Net structure was constructed for the semantic image segmentation, and a deep neural network was trained to recognize the landing site and any obstacles. The dataset used for training the deep neural network was collected through efficient labeling rules. The deep neural network of the U-Net structure outputs the area of the landing field and the area of the obstacle in units of pixels. Based on this output data, the area occupied by the obstacle in the area of the landing site is calculated to determine whether to land. Finally, the performance of the safe landing point determination method was verified using a landing pad image taken from the downward-looking camera.
목차
Abstract
I. 서론
II. 의미론적 영상 분할에 대한 효율적인 라벨링 방법
III. 의미론적 영상 분할 기법과 착륙 적합성 판별
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
J. Lee, “Optimization of a modular drone delivery system,” 2017 Annual IEEE International Systems Conference, pp. 1-8, 2017.
S. Kim, “Neural network-based battery anomaly detection method for electric-powered UAS,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 3, pp. 202-207, 2021.
S. Kim, “Research on WRN-based safe landing point determination method for VTOL UAVs,” Journal of Industrial Science Researches, vol. 39, no. 1, 2021.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-Net: Convolutional network for biomedical image segmentation,” International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 234-241, 2015.
G. Castellano, C. Castiello, C. Mencar, and G. Vessio, “Crowd detection for drone safe landing through fully-convolutional neural networks,” International Conference on Current Trends in Theory and Practice of Informatics, pp. 301-312, 2020.
S. Kim, “Neural network-based battery anomaly detection method for electric-powered UAS,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 3, pp. 202-207, 2021.
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