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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 245 - 251 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.22.0223
이용수
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When the global positioning system (GPS) signal is poor, GPS-based autonomous driving rice transplanters often drive over areas where seedlings have already been planted. To solve this problem, in this paper, an algorithm was proposed to distinguish planted fields by using deep learning (DL) and red-green-blue (RGB) images. The differences between the learning data and the test data, referred to as the domain gap, must be reduced. To reduce the domain gap, three methods were used in this study: domain randomization, domain normalization, and style blend. The DL model provided information regarding locations where seedlings have been planted. Next, to control the rice transplanter autonomously, a linear boundary between the cultivated and un cultivated areas was established using the RANSAC algorithm. Finally, inverse-perspective mapping was performed to obtain the bird’s eye view, which was then used to obtain the desired steering angle command of the rice transplanter.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론
REFERENCES
참고문헌 (19)
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KREI, Agricultural prospect 2022: Agriculture, Rural Areas, New Hope, 2022.
J. Tobin, R. Fong, A. Ray, J. Schneider, W. Zaremba, and P. Abbeel, “Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world," 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, pp.
J. Tremblay, A. Prakash, D. Acuna, M. Brophy, V. Jampani, C. Anil, T. To, E. Cameracci, S. Boochoon, and S. Birchfield., “Training deep networks with synthetic data: Bridging the reality gap by domain randomization," Proceedings of the IEEE conference on
G. H. Park, H. S. Hong, H. H. Jeong, H. J. Kang, and M. C. Won, “Crane Pose Estimation Using Deep Learning Models and Synthetic Images," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 27, no. 4, pp. 312-319, 2021.
F. Zhang, X. Qi, R. Yang, V. Prisacariu, B. Wah, and P. Torr, “Domain-invariant stereo matching networks," Computer Vision-ECCV 2020: 16th European Conference Glasgow, UK, Springer International Publishing, Part II 16, pp. 420-439, 2020.
J. Tobin, R. Fong, A. Ray, J. Schneider, W. Zaremba, and P. Abbeel, “Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world," 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE, pp.
J. Tremblay, A. Prakash, D. Acuna, M. Brophy, V. Jampani, C. Anil, T. To, E. Cameracci, S. Boochoon, and S. Birchfield., “Training deep networks with synthetic data: Bridging the reality gap by domain randomization," Proceedings of the IEEE conference on
G. H. Park, H. S. Hong, H. H. Jeong, H. J. Kang, and M. C. Won, “Crane Pose Estimation Using Deep Learning Models and Synthetic Images," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 27, no. 4, pp. 312-319, 2021.
F. Zhang, X. Qi, R. Yang, V. Prisacariu, B. Wah, and P. Torr, “Domain-invariant stereo matching networks," Computer Vision-ECCV 2020: 16th European Conference Glasgow, UK, Springer International Publishing, Part II 16, pp. 420-439, 2020.
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