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      저자 : ( Masataka Shioji ) (검색결과 1 건)
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      • Field Scene Recognition for Navigating Autonomous Agricultural Vehicle

        ( Yoshinari Morio ),( Yuta Sawada ),( Masataka Shioji ),( Motoki Tanaka ),( Katsusuke Murakami ) 한국농업기계학회 2018 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1

        In this study, four agricultural vehicle navigation systems, namely, two different types of vehicle position estimation systems for self-localization of an autonomous agricultural vehicle, an obstacle detection system for safety self-driving, and an agricultural key-objects recognition system for intelligent worker assistance, were developed by using image processing system without using GNSS and LiDAR. Firstly, in the two types of vehicle position estimation systems, the position of a vehicle could be estimated by matching an input field scene image to the training scene images captured along each of targeted traveling routes. The scene images were captured by using a three-camera-type of capture system with left camera, front camera, and right camera. Secondly, in the obstacle detection system, obstacles on a road, ditches along a road, and the level difference between a traveling road and a farm field were detected by using the stereo camera built with two web camera. The obstacles, ditches, and the level difference were recognized by in real time estimating 3D ground plane. Finally, in the agricultural key-objects recognition system, key-object types(workers, trucks, containers, agricultural machines) and key-posture types(standing, squat, stoop, sitting), key-worker-direction types (front, back, left, right), and container contents amount could be recognized by using deep learning based system of YOLO. The experimental results demonstrated the potential of our systems for navigating an autonomous vehicle in agricultural fields.

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