Acknowledgement
이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2020-0-00959, 드론 및 로봇분야에 적용 가능한 5G 환경 온디바이스 IoT 고속 지능 HW 및 SW 엔진 기술 개발)
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.10a
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- Pages.153-155
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- 2022
Evaluation of a Deblur Deep Learning Model for Image Registration Collected from Robots and Drones
로봇 및 드론 센서로 수집한 이미지 정합을 위한 Deblur 딥러닝 모델 평가
- Lee, Hye-min (Hanshin University) ;
- Kwon, Hye-min (Hanshin University) ;
- Moon, Hansol (Hanshin University) ;
- Lee, Chang-kyo (Gumi Electronics & Information Technology Research Institute) ;
- Seo, Jeongwook (Hanshin University)
- Published : 2022.10.03
Abstract
Recently, we are using robots and drones to collect images. However, as the robot or drone is shaken by external influences, pre-processing technology to register images is required. Therefore, in this paper, we use autonomous robots, drones dataset and improve the quality of shaken image data through the Deblur deep learning model. We confirmed through the experimental results that the shaken images were registered and evaluated the model.
최근 로봇과 드론을 이용하여 이미지 데이터를 수집하는 경우가 많아졌다. 로봇이나 드론이 주행할 때 외부 영향으로 흔들리게 된다. 이렇게 수집된 이미지를 사용하기 위해서는 이미지를 정합하는 전처리 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 로봇 데이터셋과 직접 촬영한 드론 데이터셋을 사용하여 Deblur 딥러닝 모델을 통해 흔들린 이미지 데이터의 품질을 높인다. 실험 결과를 통해 흔들린 이미지가 선명하게 정합되는 것을 확인하였으며 모델의 성능을 평가하였다.