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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 160 - 165 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2025.24.0234
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This paper proposes a method for integrating YOLOv9 and BoT-SORT algorithms for multi-object tracking in a multi- camera environment. Particularly, it focuses on analyzing the impact of re-identification (Re-ID) techniques on the overall tracking system performance. Three Re-ID methods—MobileNetV2, OSNet, and OSNet-AIN—are evaluated using the MSMT17 dataset and then applied to the BoT-SORT algorithm to compare multi-object tracking performances. Experimental results show that BoT-SORT with OSNet-AIN achieves the best performance in HOTA, MOTA, and IDF1 metrics. This demonstrates that effective Re-ID techniques can significantly contribute to improving object tracking performance in complex real-world environments.
목차
Abstract
I. 서론
II. YOLOv9
III. BoT-SORT 알고리즘
IV. 시뮬레이션 및 결과
V. 결론
REFERENCES
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