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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 960 - 963 (4page)
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This study proposes a framework utilizing Generative Adversarial Networks (GAN) and Transfer Learning for forklift load geometry prediction. In construction sites, the safe and efficient movement of materials is critical, and accurate estimation of load geometry plays a vital role in preventing accidents and optimizing space management. Traditional methods for load geometry estimation often rely on expensive, high-precision tools that are difficult to implement in dynamic environments. In contrast, this framework leverages GAN to generate depth maps from RGB images captured by a smartphone, even in situations with limited data. Transfer learning is applied to fine-tune the model using site-specific data, making it adaptable to the unique conditions of construction environments. This approach offers a cost-effective, easily deployable solution that enhances safety and operational efficiency on construction sites.
목차
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 지게차 적재물 지오메트리 예측 모델 프레임워크
4. 결과
5. 고찰
6. 결론
참고문헌
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