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저자정보
김블라디 (중앙대학교) 이성훈 (중앙대학교) 박재화 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,103 - 1,107 (5page)

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In this study, we propose a lightweight multi-person tracking method and an optimizing method for a camera frame rate to achieve the optimal performance on general-purpose PCs. While existing systems require high computing power and lots of resources, the proposed method overcomes these limitations by utilizing the YOLOv8n model, the BoostTrack algorithm and the NCNN framework to reduce the model’s complexity. CrowdHuman dataset is used to overcome the limitations of the basic YOLO model in crowded environments, which enables accurate human detection and tracking in complex crowds. We validated how to optimize the camera frame rate for near-real-time processing and its effectiveness through several experiments.

목차

Abstract
I. 서론
II. 데이터 및 실험 방법
III. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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