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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 원문철
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 연구는 딥러닝과 RGB 영상 이미지를 이용하여 이미 모가 심어진 영역을 구별하는 알고리즘을 제안한다. 학습 데이터와 시험 데이터 사이에서 발생하는 환경차이인 도메인 갭을 줄이는 것이 중요하다. 그러므로 도메인 갭을 줄이기 위하여 본 연구에서는 다음과 같은 3가지의 방식을 사용하였다. 1)Domain randomization, 2)Domain normalization, 3)Style blend. 또한, 딥러닝 네트워크의 출력은 단순히 모가 심어진 영역이 어디 있는지만 알려준다. 따라서 이앙기의 진행방향을 제어하기 위해서는, 모가 심어진 영역과 심어지지 않은 영역 사이의 경계선을 추출할 필요가 있다. 그러므로 먼저 RANSAC을 통해 네트워크의 출력의 가장자리를 인식한다. 최종적으로 inverse-perspective mapping을 통해 이앙기를 제어할 수 있다.
목차
목 차I. 서론 8１. 연구 배경 8２. 선행 연구 10３. 기대 효과 13II. 본론 141. 이미 심은 모 영역 인식 알고리즘 구성 142. 학습 데이터 준비 16가. 데이터 취득 장비 구성 16나. 학습 데이터의 종류 및 구분 17다. Domain gap을 줄이기 위해 사용한 기법들 181) Domain randomization 192) Domain normalization 213) Style Blend 233. 딥러닝 뉴럴 네트워크를 통한 학습 26가. 성능 검증 지표 26나. 학습 결과 및 시험 데이터를 통한 성능 검증 29다. 영역 경계선 추출 314. 역 투시 투영(Inverse Perspective Mapping) 39가. 투시 투영(Perspective Projection) 40나. 핀 홀(pin hole) 카메라 모델 41다. 역 투시 투영 적용 43라. 영역 인식 결과 역 투시 투영 46III. 결론 및 추후 연구 48
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