지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 473 - 476 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In this paper, we have proposed a Convolution Neural Network based human classification technique that efficiently operates in real time. Background subtraction is done using improved Running Gaussian Average to get the initial background model. Background updating is implemented using selectivity updating and random selection of background pixel from every new frame. Morphology is applied to extract ROIs from each frame. For classification, CNN model is trained and tested with our own dataset. For incorporating the model with real-time application, we neglect the nodes from computational graph that have no weights and convert other weights to constants. With this trained CNN model, ROI is classified as human or non-human in real-time. The processing time depends on number of ROI present in the frame. For our testing data, average processing time is 25fps.
목차
Abstract
I. 서론
II. 객체 탐지
Ⅲ. 객체 분류
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
딥러닝을 이용한 야간 감시 열화상 카메라 개발에 관한 연구
황웅
,
오상빈
,
남윤주
외 1명
한국통신학회논문지
2019
.12
CNN 기반 CCTV 동영상 내 보행자 응급 상황 자동 감지 기술 연구
송인서
,
박태정
디지털콘텐츠학회논문지
2022
.03
열화상 카메라를 활용한 딥러닝 기반의 1·3종 차량 분류
정유석
,
정도영
대한토목학회 학술대회
2020
.10
교통법규 위반 신고용 자료 수집이 용이한 블랙박스 애플리케이션 제안
김태현
,
김도엽
,
정석찬
Proceedings of KIIT Conference
2020
.10
열화상 기반 딥러닝 기술
김주형
,
권장우
소음·진동
2020
.01
최근 본 자료
댓글(0)
0