과제정보
본 논문은 2020년도 과학기술정보통신부의 재원으로 연구개발특구진흥재단의 과학벨트성과확산지원사업(1711123920)과 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-현장맞춤형 이공계 인재양성 지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2019H1D8A1109907) 지원으로 수행된 연구결과임.
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)
- 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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- Pages.711-714
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
고정 카메라 기반 비디오 모니터링 환경에서 딥러닝 객체 탐지기 결과를 활용한 실시간 전경 및 시설물 추출
Real-Time Foreground and Facility Extraction with Deep Learning-based Object Detection Results under Static Camera-based Video Monitoring
- 이나연 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 손승욱 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 유승현 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 정용화 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과) ;
- 박대희 (고려대학교 컴퓨터융합소프트웨어학과)
- Lee, Nayeon (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Son, Seungwook (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Yu, Seunghyun (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Chung, Yongwha (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University) ;
- Park, Daihee (Dept. of Computer Convergence Software, Korea University)
- 발행 : 2021.11.04
초록
고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.
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