딥러닝 기반 실시간 다중 객체 추적 시스템

다중 객체 추적은 비디오 영상 내 여러 객체를 동시에 추적하는 기술로, 객체들의 위치 할당, 객체의 정체성(ID) 분류, 그리고 각 객체의 궤적 생성으로 구성된다. 이는 자율주행, 스포츠 경기 분석, 무인감시 등 다양한 분야에서 활용된다.

연구 결과, 매 프레임마다 객체 검출을 수행하는 대신 검출 빈도수를 조절하고 이전 프레임에서 탐지한 객체의 특징 정보 저장 기간을 늘리는 것이 핵심 요인이다. 이를 통해 추적 정확도를 유지하면서도 동작 속도를 크게 개선할 수 있다.

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최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-567-000348347

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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