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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
정현철 (HL Klemove) 강석준 (HL Klemove) 김택근 (HL Klemove) 김형기 (HL Klemove)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,360 - 2,365 (6page)

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딥 러닝 기술 고도화에 힘입어 도로 위 물체를 실시간으로 검출하여 운전에도움을 주는 자율 주행 기술들이 소개되고 있다. 이러한 물체 검출 시스템에서는 가림(occlusion)과 같은 중단 상황에서도 강인한 물체 검출이 될 수 있도록 트랙을 추정 및 생성하는 칼만 필터 기반 추적기(이하 KFTBD) 또한 활발히 연구되고 있다. 기존 KFTBD 추적기들은 검출기의 검출 결과 이외의 정보를 활용하지 않아 추적 성능 향상에 제한적이었으나, 최근에는 검출 객체의 신뢰도(confidence score)에 따라 매칭 단계를 구분하는 단계별 매칭 방법을 활용한 KFTBD 성능 향상 연구들이 소개되고 있다. 하지만, 신뢰도 수치 정도에 따른 추적 ㅇ녀구에서는 저 신뢰도 검출 객체가 실제로 중요한 보행자일 경우에도 매칭이 무시될 수 있는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 검출 객체의 신뢰도를 이용하여 매칭 임계값을 동적으로 조정하는 방법과 이를 활용한 새로운 단일 매칭 방법을 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안한 방법을 MOT17 데이터셋 평가 결과, HOTA, IDF1과 같은 주요 성능 지표에서 기존의 단계별 매칭 방법을 능가한다. 이는 보행자의 가림 및 교차 현상으로 인한 저 신뢰도 검출 객체 발생 상황에서 제안 모델이 강인한 객체 추적 유지 능력이 있음을 보여준다.
#Autonomous driving(자율 주행) #Multi-pedestrian tracking(다중 보행자 추적) #Tracking-by-detection(검출 기반 추적) #Kalman filter(칼만 필터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험
5. 결론
References

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