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저자정보
문종원 (세종대학교) 최경택 (대구가톨릭대학교) 정호기 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교) 김도윤 (위드로봇)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2021년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2021.11
수록면
1,132 - 1,135 (4page)

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A local dynamic map (LDM) is an essential component of autonomous driving. To build the LDM, it is necessary to detect and track dynamic objects such as pedestrians and cars. DeepSort is one of the widely used object tracking methods in practical applications. However, it is inappropriate for real-time embedded systems because it applies a convolutional neural network (CNN) as many as the number of detected objects. To overcome this drawback, this paper proposes a method that improves DeepSort to be more appropriate for real-time embedded systems by changing it to apply the CNN to the whole input image only once. The proposed method has successfully embedded in the GPU of Qualcomm QCS605 and runs in real-time.
#Convolutional Neural Network(컨볼루션 신경망) #Object Tracking(물체추적) #Autunomous Driving(자율주행) #Embedded system(임베디드 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. DeepSort
3. 제안된 방법
4. 실험 결과
References

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