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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이언호 (공주대학교) 이영준 (선박해양플랜트연구소) 최진우 (선박해양플랜트연구소) 이세진 (공주대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제15권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
8 - 15 (8page)

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This research is a case study of underwater object tracking based on real-time recurrent regression networks (Re³). Re³ has the concept of generic object tracking. Because of these characteristics, it is very effective to apply this model to unclear underwater sonar images. The model also an pursues object tracking method, thus it solves the problem of calculating load that may be limited when object detection models are used, unlike the tracking models. The model is also highly intuitive, so it has excellent continuity of tracking even if the object being tracked temporarily becomes partially occluded or faded. There are 4 types of the dataset using multi-beam sonar images: including (a) dummy object floated at the testbed; (b) dummy object settled at the bottom of the sea; (c) tire object settled at the bottom of the testbed; (d) multi-objects settled at the bottom of the testbed. For this study, the experiments were conducted to obtain underwater sonar images from the sea and underwater testbed, and the validity of using noisy underwater sonar images was tested to be able to track objects robustly.
#Underwater Sonar Image #Object Tracking #Real-Time Recurrent Regression Networks #Heterogeneous Sonar Sensors

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실시간 순환 신경망
4. 실험 결과
5. 결론
References

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