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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,532 - 1,537 (6page)
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This paper is the second installment in a series on indoor drone pedestrian tracking utilizing edge computing and neural networks. Building upon the SLAM and EKF technologies introduced in Part 1, this paper introduces Monocular Depth Estimation to reduce camera costs and overall weight. The system leverages AI-driven depth information for indoor positioning and real-time human tracking. Experiments demonstrate the drone’s ability to autonomously track a specific individual indoors using vision and IMU sensors. Key contributions encompass an AI-based tracking system employing YOLO v3 and a novel depth estimation approach that supersedes traditional depth cameras.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PEDESTRIAN TRACKING
3. EXPERIMENT
4. CONCLUSION
REFERENCES
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