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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.6
- 수록면
- 164 - 171 (8page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2026.164
이용수
초록· 키워드
Analyzing worker trajectories in industrial sites is essential for productivity and safety. However, single-camera tracking suffers from trajectory fragmentation—where identification (ID) frequently changes—due to severe occlusions by complex equipment and intersecting fields of view. This study proposes a Global Trajectory Reconstruction Method to accurately merge fragmented tracklets from multiple cameras into a continuous global trajectory. Initial tracklets are extracted using BoT-SORT and projected onto a 2D global coordinate system via a Homography matrix. Disconnected trajectories are then optimally linked using spatio-temporal stitching based on a Kalman filter and Hungarian algorithm. For validation, a graphical assessment was conducted by overlaying reconstructed trajectories and the ground truth onto a 2D plot. The analysis confirmed the successful elimination of broken paths and parallel ghosting, allowing for the precise extraction of continuous global movements. This study is significant in accurately reconstructing reliable global trajectory data from fragmented vision data, providing foundational metrics for industrial site management and process analysis.
#Global trajectory reconstruction method
#Homography matrix
#Hungarian algorithm
#Kalman filter
#Multi-camera
#Object tracking
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목차
- ABSTRACT
- 1. 서론
- 2. 전역적 궤적 재구축 방법
- 3. 가상 공장 내 작업자 경로 추적
- 4. 결론 및 향후 계획
- References
참고문헌
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