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저자정보
이화규 (대전대학교) 최준희 (메이아이) 주봉민 (대전대학교) 조현숙 (대전대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
137 - 140 (4page)

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원거리 환경에서의 마커 인식은 로봇 공학, 드론 비행, 원격 제어 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. 원거리에서 마커는 관측자의 시점이나 마커의 위치에 따라 각도가 변할 수 있고 실제 크기에 비해 작게 보일 수 있어 마커 인식률이 저조하게 나타나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 학습 이미지 증강 및 실험을 위해 마커 이미지 생성, 마커 배경 삽입 및 크기 변경, 시점에 따른 회전 및 각도 변화를 적용한 이미지 증강을 진행하였고, 인공지능 학습을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과는 이미지 증강 기법인 배경 삽입, 왜곡, 회전각도를 모두 적용한 데이터셋이 모두 적용하지 않은 데이터셋보다 mAP가 11.12% 더 높은 정밀도를 보였으며, mAP75의 경우에는 38.45% 더 높은 인식률을 보였다. 따라서 모든 이미지 증강 기법을 적용하면 마커의 인식률이 향상되는 결과를 도출하였다.
#Marker Recognition #Long-distance Environment #Image Augmentation #Robotics #Artificial Intelligence

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 내용
Ⅲ. 결론
참고문헌

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