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저자정보
원종운 (한국철도기술연구원) 박민홍 (한경대학교) 박상원 (노바) 조재훈 (한경대학교) 김용태 (한경대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
430 - 436 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2019.29.6.430

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본 논문에서는 택배화물 자동하역장치에 적합한 개선된 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간 객체검출에 우수한 성능을 보이는 YOLO v2모델을 기반으로 픽셀단위 택배화물의 위치까지 검출할 수 있도록 Masked R-CNN을 융합한 구조를 가진다. 제안된 알고리즘은 YOLO v2를 이용하여 객체의 영역과 분류를 수행하면서 객체 영역을 Masked R-CNN의 객체분할(Instance segmentation)과정을 거쳐 택배화물의 픽셀단위 위치까지 계산할 수 있도록 하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 택배화물 차량의 적재공간과 동일한 영역에서 택배화물들을 이용하여 실험하였으며 실험결과 만족할만한 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 택배화물 자동하역 장치
3. 딥러닝 알고리즘
4. 제안한 알고리즘
5. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론
References

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