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저자정보
박건 (경기대학교) 강예연 (경기대학교) 박소현 (경기대학교) 오승재 (경기대학교) 강용규 (경기대학교) 최민규 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
946 - 950 (5page)

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최근 실시간 카메라의 중요성이 더욱 부각되면서, 자동으로 객체를 추적하는 기술 많이 연구되고 있다. 그러나 단일 카메라에서 추적 기술들은 구현이 가능하지만 다중 카메라에서 동일한 객체를 추적하기에는 많은 시간과 비용이 필요하다는 한계점이 존재한다. 따라서 동일 객체를 판단하기 위한 시간을 절약하기 위해 본 논문에서 실시간 카메라에서 배경 제거를 이용한 객체 추적 고도화를 제안한다. 이는 YOLOv5와 DeepSORT 기술을 이용하여 객체를 추출한 후, 객체의 옷 색을 색상 히스토그램으로 추출한다. 추적하려는 객체와 다른 각도에서 촬영한 영상 내부 객체의 유사성 파악을 위한 맨해튼 거리를 계산하고 계산값이 낮은 객체들은 배제하여 추적 객체만을 남긴다. 모델의 성능 평가를 위해 최대, 최소, 평균값을 사용했을 때의 정밀도를 비교하여 평가를 진행한다. 이를 통해 다중 실시간 카메라 환경에서 빠르고 정확하게 객체 추적이 가능하며 단일 카메라의 한계점을 극복할 수 있다.
#Data Mining #Big Data #Machine Learning #Histogram #Object Detection #Object Tracking #Surveillance

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 다중 실시간 카메라에서 배경 제거를 이용한 객체 추적 고도화
Ⅳ. 실험과 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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