한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)

한국방송∙미디어공학회 (The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers)
권호 표지

딥 러닝 기반 Super Slow 비디오 서비스

Deep Learning-Based Super Slow Video Service

  • 이동연 (한밭대학교 정보통신공학과) ;
  • 박진수 (한밭대학교 정보통신공학과) ;
  • 남진우 (한밭대학교 정보통신공학과) ;
  • 최해철 (한밭대학교 정보통신공학과)
  • Lee, DongYeon (Dept. of Information and Communication Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY) ;
  • Park, JinSu (Dept. of Information and Communication Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY) ;
  • Nam, JinWoo (Dept. of Information and Communication Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY) ;
  • Choi, Haechul (Dept. of Information and Communication Engineering, HANBAT NATIONAL UNIVERSITY)
  • 발행 : 2020.11.28
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초록

최근 스포츠 경기나 차량 블랙박스 등에서 비디오를 이용한 판정이 점차 확대되고 있지만, 일반 카메라로 촬영된 비디오에서 정확한 판정을 하기 어려울 때가 빈번히 발생한다. 초고속 카메라로 촬영한 슬로우 모션 비디오를 이용할 수 있다면 판정의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 일반 카메라로 촬영한 비디오로부터 마치 초고속 카메라로 촬영한 것과 같은 슬로우 모션 비디오를 생성하여 제공하는 서비스를 제안한다. 제안 방법은 NVIDIA에서 개발한 Super Slomo 기술을 기반으로, 초당 30장의 표준 비디오를 초당 60장에서 240장까지의 고품질 슬로우 모션 비디오로 변환한다. 이 기술은 시간적으로 이웃한 두 영상을 입력하여 딥 러닝 기반으로 중간 프레임을 보간함으로써 프레임율을 향상시킨다. 또한 본 논문에서는 Super Slomo 기술에 FP16을 적용하여 처리속도를 향상 시켰으며, 웹 서버를 이용하여 비디오를 업로드하고 슬로우 모션으로 변환된 비디오를 다운로드 할 수 있는 사이트를 구현했다.

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