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논문 기본 정보

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장정익 (가천대학교) 선민재 (가천대학교) 남선우 (가천대학교) 최재혁 (가천대학교) 차기주 (가천대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
1,519 - 1,526 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.8.1519

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다중 물체 추적 기술은 영상 데이터 내에서 특정한 물체 여러 개를 동시에 추적하는 기술로 최근의 딥러닝 기술의 비약적인 발전에 힘입어 다양한 분야로 활용 영역을 넓혀 가고 있다. 본 연구에서는 MOT를 실내 환경에 활용하여 자동으로 객체를 탐지하고 탐지된 위치를 효율적으로 저장, 분석할 수 있는 지능형 실내 환경 이동객체 위치 데이터 수집 및 분석 시스템을 제안한다. 본 시스템의 주요 특징 중 하나는 대상 환경에 따라 다양한 MOT 모델 중 하나를 선택하여 실내 공간에서 물체 위치 정보를 수집할 수 있다는 것이다. 이에, 객체 밀집도 및 공간 복잡도가 높은 실내 환경에서도 정확한 물체 인식 및 추적을 수행하는 MOT의 선택을 위해, 밀집도 변화 및 객체의 행동에 따른 MOT 모델들의 성능을 비교하였다. 제안하는 시스템은 공간 데이터베이스 쿼리를 이용하여 위치정보 기반의 객체 간 상호작용 및 관계 분석을 가능하게 함으로써 다양한 응용 서비스 구축에 활용될 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 소개
Ⅲ. 실험 환경
Ⅳ. 실험 결과 및 MOT 모델 성능 비교 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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