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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 991 - 999 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0151
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This study proposed a method for detecting moving objects (e.g., people and vehicles) in the images of a lightweight mobile platform, and for the real-time visualization and tracking of the location information on the screen. First, a lightweight cable-driven platform and remote access environment were configured for the experiment. Next, a TensorFlow Lite environment was configured in the control computer, and an object detection algorithm was applied to the images obtained from the camera on the cable-driven platform. Subsequently, the bounding box coordinates of the object and class information were used as the inputs, as well as the camera specifications, GPS information, and the actual size information of the object to estimate the coordinates of the object. However, the significant limitations in the performance of CPU, GPU, and memory restrict the applications of high-performance deep learning models in a mobile platform environment. Therefore, in this study, a lightweight model, such as MobileNet SSD v2 was applied, and Google Edge TPU, which can use TensorFlow Lite environment, was used to facilitate computations, such as real-time object detection and coordinate estimation. In addition, this study presented a method for assigning a unique ID to a detected object and tracking it using the Euclidean distance, and the advantages of a simple algorithm using GPS data and a single moving camera in the surveillance field were presented.
목차
Abstract
I. 서론
II. 실험환경 구성
III. 객체탐지 알고리즘
IV. 위치추정 알고리즘
V. 결론 및 추후 과제
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
https://www.nars.go.kr/fileDownload2.do?doc_id=1Mu3AHXXtCE&fileName=
T. Ainsworth, “Buyer beware,” Security Oz, vol. 19, pp. 18-26, 2002.
N. Dadashi, “Automatic surveillance and CCTV operator workload,” Nottingham: School of Computer Science University of Nottingham, p. 13, 2008.
S.-H. Kim and H.-L. Choi, “Moving target tracking and recognition method for unmanned airborne surveillance systems,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 3, pp. 157-164, 2017.
S.-B. Park and J.-H. Kim, “Machine-learning-based Real-Time Multi-object recognition method for urban autonomous driving,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 6, pp. 499-505, 2020.
N. Dadashi, “Automatic surveillance and CCTV operator workload,” Nottingham: School of Computer Science University of Nottingham, p. 13, 2008.
S.-H. Kim and H.-L. Choi, “Moving target tracking and recognition method for unmanned airborne surveillance systems,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 3, pp. 157-164, 2017.
S.-B. Park and J.-H. Kim, “Machine-learning-based Real-Time Multi-object recognition method for urban autonomous driving,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 6, pp. 499-505, 2020.
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