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논문 기본 정보

저자정보
(국립군산대학교) (세종대학교)
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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제31권 제2호
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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.
    #YOLOv9 #BoT-SORT #Re-ID #multi-object detection and tracking

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