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학술저널
저자정보
백화평 (고려대학교) 유승현 (고려대학교) 안한세 (고려대학교) 정용화 (고려대학교) 손승욱 (인포벨리코리아)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제26권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
1,383 - 1,396 (14page)
DOI
10.9717/kmms.2023.26.11.1383

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In the field of agriculture, autonomous tractors have played a significant role in crop management and the implementation of efficient automation systems. Achieving full autonomy in these tractors poses a crucial challenge, notably in accurately detecting person in safety-critical situations. Detecting fallen person is vital for preventing potentially fatal accidents. However, a scarcity of data related to fallen person has raised concerns about overfitting. To address this issue, this paper introduces a new data augmentation method for identifying fallen person using a Automated RoI(Region of Interest) Copy-Paste method, based on Intersection over Union(IoU). The Automated RoI Copy-Paste method uses IoU to automatically segment and set the RoI areas. Subsequently, it composites the segmented masked images within those areas. Furthermore, it utilizes YOLOv8x-seg and Grounded-SAM models to generate masks for fallen person and vehicle bonnets. When comparing the experimental results using the object detection models YOLOv7-tiny and YOLOv8n on the NREC dataset, an accuracy improvement of 1.3% and 10.0% was observed compared to the conventional segmentation Copy-Paste method.
#Autonomous Tractors #Fallen Person Detection #Image Processing #Deep Learning #Automated RoI #Evaluation Metric

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
J. Relf-Eckstein, A. Ballantyne, and P. Phillips, “Farming Reimagined: A Case Study of Autonomous Farm Equipment and Creating An Innovation Opportunity Space for Broadacre Smart Farming,” NJAS-Wageningen Journal of Life Sciences, Vol. 90, pp. 100307, 2019 google schola A. Kamilaris and F. Prenafeta-Boldú, “Deep Learning in Agriculture: A Survey,” Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 147, pp. 70-90, 2018. google schola A. Kumar, D. Mohan, and P. Mahajan, “Studies on Tractor Related Injuries in Northern India,” Accident Analysis & Prevention, Vol. 30, No. 1, pp. 53-60, 1998. google schola L. Jiao, F. Zhang, F. Liu, S. Yang, L. Li, Z. Feng, et al., “A Survey of Deep Learning-Based Object Detection,” IEEE Access, Vol. 7, pp. 128837-128868, 2019. google schola P. Christiansen, M. Kragh, K. Steen, H. Karstoft, and R. Jørgensen, “Platform for Evaluating Sensors and Human Detection in Autonomous Mowing Operations,” Precision Agriculture, Vol. 18, pp. 350-365, 2017. google schola

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