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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
유재형 (Soongsil University) 한영준 (Soongsil University) 김종국 (Soongsil University) 한헌수 (Soongsil University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제1호(통권 제202호)
발행연도
2021.1
수록면
45 - 55 (11page)

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본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
#Ensemble Deep-Learning Network #Voting Map #Dense Small Object Detection #High Resolution Image #Dynamic Windows #앙상블 딥러닝 네트워크 #투표 맵 #밀집형 소형 물체 검출 #고해상도 이미지 #동적 윈도우

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Result
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Q. QIN / 2000 / A New Approach to Object Recognition on High Resolution Satellite Image / International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing XXXIII google schola M. Müller / 1999 / Object Recognition Based on High Spatial Resolution Panchromatic Satellite Imagery / Proc. ISPRS Joint Workshop - Sensors and Mappingfrom Space 1999 google schola M. Yang / 2018 / Avoiding Pitfalls when Using NVIDIA GPUs for Real-Time Tasks in Autonomous Systems / ECRTS, Euromicro Conference on Real-Time Systems (20):20:1~20:21 google schola M. Cordts / 2016 / The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3213~3223 google schola Y. Lv / 2015 / Traffic Flow Prediction with Big Data : A Deep Learning Approach / IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems 16(2):865~873 google schola

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