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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.11.1
이용수
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객체 추적(Object Tracking)은 최근 몇 년간 딥 러닝의 발전에 영향을 받아 급격하게 발전했다. 딥 러닝을 통해 학습된 객체 검출 시스템과 결합된 객체 추적 시스템들은 뛰어난 성능을 보여주지만 고성능의 연산 시스템을 필요로 한다. Simple Online and Realtime Tracking(SORT)는 다중 객체 추적 알고리즘으로 별도의 객체검출 시스템과 결합하여 이용된다. SORT는 적은 수의 객체를 추적하는 상황에서도 비교적 많은 연산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 SORT를 유클리드 거리를 이용한 객체 추적 방법과 결합한 혼합형 추적 시스템을 제안하고 제안된 방법으로 상황에 따라 적응적으로 추적 방법을 바꾸는 객체 추적 알고리즘을 구현하였으며 기존의 SORT와 비교하여 효과적으로 연산량을 줄였음을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 저연산 실시간 다중 객체 추적 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
J. Redmon / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :779~788
S. Ren / 2015 / Faster r-cnn : Towards real-time object detection with region proposal networks / Advances in neural information processing systems :91~99
A. Bewley / 2016 / Simple online and realtime tracking / 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) :3464~3468
R. Kalman / 1960 / A new approach to linear filtering and prediction problems a new approach to linear filtering and prediction problems / Transaction of the AMSE: Journal of Basic Engineering 82(1):34~45
H. W. Kuhn / 1955 / The Hungarian method for the assignment problem / Naval Research Logistics Quarterly 2(1?2):83~97
S. Ren / 2015 / Faster r-cnn : Towards real-time object detection with region proposal networks / Advances in neural information processing systems :91~99
A. Bewley / 2016 / Simple online and realtime tracking / 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) :3464~3468
R. Kalman / 1960 / A new approach to linear filtering and prediction problems a new approach to linear filtering and prediction problems / Transaction of the AMSE: Journal of Basic Engineering 82(1):34~45
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