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황주비 (한국과학기술원) 윤기범 (한국과학기술원) 고강욱 (한국과학기술원) 심규진 (한국과학기술원) 조승연 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
797 - 801 (5page)

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As the city continues to expand and the number of surveillance cameras to manage it increases, the need for automation of the camera image analysis system has been steadily growing in the traffic management field. Multi-target multi-camera tracking, which is considered an important research task in computer vision, can be the most suitable solution for city-scale traffic management problem. However, it is difficult to track multiple objects using multiple cameras under different conditions. Especially, when an object is a vehicle, the problem becomes more complicated due to relatively large inter-class similarity and intra-class variance. Therefore, in this work, we propose a multi-target multi-camera (MTMC) vehicle tracking system with robustness even for such problem situations. The system consists of four main modules and bag of tricks (BoT) required for MTMC tracking. In this paper, we demonstrate the usefulness and efficiency of the proposed method through a step-by-step experimental configuration. Furthermore, we quantitatively and qualitatively evaluate the experimental results and present a new research task to be improved and solved in the future.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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