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택배화물 자동 하역장비를 위한 딥러닝 기반의 화물 인식 알고리즘
Deep Learning Based Cargo Recognition Algorithm for Automatic Cargo Unloading System
- 원종운;
- 박민홍;
- 박상원;
- 조재훈;
- 김용태
초록
본 논문에서는 택배화물 자동하역장치에 적합한 개선된 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간객체검출에 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 영역을Masked 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 이용하여실험하였으며 실험결과 만족할만한 성능을 보임을 확인하였다
키워드
Unloading system; deep learning algorithm; YOLO v2; Masked -CRNN; 자동하역장치; 딥러닝 알고리즘; YOLO v2; Masked R-CNN
- 제목
- 택배화물 자동 하역장비를 위한 딥러닝 기반의 화물 인식 알고리즘
- 제목 (타언어)
- Deep Learning Based Cargo Recognition Algorithm for Automatic Cargo Unloading System
- 저자
- 원종운; 박민홍; 박상원; 조재훈; 김용태
- 발행일
- 2019-12
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 29
- 호
- 6
- 페이지
- 430 ~ 436