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저자정보
Eun-Ho Kim (SungKyunkwan University) Sang-Hyeon Bae (SungKyunkwan University) Tae-Young Kuc (SungKyunkwan University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2020
발행연도
2020.10
수록면
982 - 985 (4page)

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Mobile service robot multi-floor navigation is a challenging issue for in indoor robot navigation, especially when moving between floors, entering and leaving elevator. So, in this paper we propose detection and recognition method of elevator features and robot navigation for entering and leaving the elevator. Thus, in this paper we propose a method which uses deep learning. Based image recognition system to identify particular floor from an elevator display. Using this method robot determines whether particular floor has reached. We proposed two-fold methods to accomplish our goal. On the first method we performed the extraction of elevator button coordinates through traditional feature extractor such as adaptive thresholding, blob detection, template matching. The next part of our approach is by using DL-based recognition, done by YOLO 9000 on the floor count display panel of the elevator. From our analysis of these above mentioned methods we discovered that the feature extractor out-performs the DL-based recognition system even in the tricky conditions. Such as lighter reflection, motion blur etc. and proves to be more robust system for detection and recognition.
#Features Recognition #Button Detection #Deep Learning #YOLO9000 #SLAM

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. OVERVIEW OF ROBOT AND NAVIGATION ENVIRONMENT
3. ROBOT ENTERING SEQUENCE
4. ROBOT LEAVING SEQUENCE
5. EXPERIMENT AND RESULT
6. CONCLUTION AND FUTURE WORK
REFERENCES

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