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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 110 - 114 (5page)
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Recently, video monitoring system technology has been rapidly developed to monitor and respond quickly to various situations. In particular, computer vision and related research are being actively carried out to track objects in the video. This paper proposes an efficient multiple objects detection method based on convolutional neural network (CNN) for multiple objects tracking. The results of the experiment show that multiple objects can be detected and tracked in the video in the proposed method, and that our method is also good performance in complex environments.
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Yang, Hanxuan / 2011 / Recent advances and trends in visual tracking: A review / Neurocomputing 74(18):3823~3831
Yilmaz, Alper / 2006 / Object tracking: A survey / Acm computing surveys (CSUR) 38(4):13
Kuzanski, Marcin / 2008 / Machine vision-automation of selected measurement systems / 2008 International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design :65~68
Joshi, Kinjal A. / 2012 / A survey on moving object detection and tracking in video surveillance system / International Journal of Soft Computing and Engineering 2(3):44~48
Mishra, Pawan Kumar / 2016 / A study on video surveillance system for object detection and tracking / 2016 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) :221~226
Yilmaz, Alper / 2006 / Object tracking: A survey / Acm computing surveys (CSUR) 38(4):13
Kuzanski, Marcin / 2008 / Machine vision-automation of selected measurement systems / 2008 International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design :65~68
Joshi, Kinjal A. / 2012 / A survey on moving object detection and tracking in video surveillance system / International Journal of Soft Computing and Engineering 2(3):44~48
Mishra, Pawan Kumar / 2016 / A study on video surveillance system for object detection and tracking / 2016 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) :221~226
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