Acknowledgement
본 연구는 2022년도 중소벤처기업부의 기술개발사업 및 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (S3247940, No. 2021R1F1A1047113).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.504-506
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Human Detection System in High Density Indoor Environment Using MobileNetV2
MobileNetV2를 이용한 고 밀집 실내환경에서의 사람 검출 시스템 기법
- Choi, SooJeong (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
- Lim, Yujin (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
최근 인공지능 기술의 발달에 따라 여러 분야에 인공지능 기술이 활발히 응용되고 있다. 그중 안전 관리 분야에서 사람 인식을 통한 안전 관리 시스템의 지속적인 개발이 요구되고 있다. 그러나 실내 한정된 공간에서 사람들의 밀집도가 높은 경우 오브젝트의 중복도가 높아져 인식 성능이 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 사람의 밀집도가 높은 실내 환경에서 기존 객체 인식 기법의 성능을 분석하였다. 그리고 이러한 제한적인 환경에서 최적의 좋은 성능을 보일 수 있는 SSDLite와 MobileNetV2 모델을 기반으로 soft-NMS 기법을 적용하여 성능을 분석하였다.
Keywords