NNStreamer를 이용한 실시간 동영상 기반 객체 인식 시스템 설계

Q: 이 논문에서 정의한 NNStreamer란 무엇인가?

NNStreamer는 GStreamer 프레임워크의 확장으로, 딥러닝 연산을 위한 텐서 데이터 타입을 지원하며 신경망을 데이터 스트림 필터처럼 처리하여 텐서 연산을 가능하게 하는 프레임워크이다. 이를 통해 GStreamer의 활용 가능성을 넓히고 효율적인 온디바이스 AI 애플리케이션 개발 및 실행을 돕는다.

Q: NNStreamer를 이용한 객체 인식 시스템은 어떻게 구성되는가?

연구 결과, NNStreamer 기반 객체 인식 시스템은 GStreamer 요소로 영상 변환 및 결과 합성을 수행하고, NNStreamer 요소로 신경망 연산을 처리한다. 입력 영상은 tensor_converter를 통해 텐서로 변환된 후 tensor_filter에서 신경망 연산을 거치며, tensor_sink와 콜백 함수를 통해 인식 결과를 디코딩하여 영상에 바운딩 박스로 표현한다.

이성주; 최예찬; 박영준

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이성주 (한양대학교) 최예찬 (한양대학교) 박영준 (한양대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.12

수록면: 1,559 - 1,561 (3page)

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