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권현송 (충남대학교) 이종화 (충남대학교) 구호근 (충남대학교) 이범주 (바론시스템) 김영국 (충남대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
2,193 - 2,197 (5page)

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"People Counting" is one of the main research areas of object detection and counting algorithms. This algorithm uses various electronic sensors or image cameras to automatically count the number of people passing by. In this paper, high—speed people counting algorithm using neural network structure in infrared video is proposed. The advantage of this method is that it is fast and can also be trained with classification data which is easy to build dataset. The proposed algorithm is performed in the order of detecting pedestrians using neural network and cluster analysis. After that it analyzes the movements of the detected pedestrians and counting the number of in—out people. Furthermore, the corresponding algorithm showed 3.03 times faster processing speed than the YOLOv3—tiny model which is specialized in high—speed operation of object detection.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 적외선 영상 분석 알고리즘
IV. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

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