Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 학석사연계 ICT 핵심인재양성사업의 연구결과로 수행되었음 (No. RS-2023-00259867).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
- /
- Pages.592-594
- /
- 2023
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Tools Vehicle Detection and Vehicle Tracking
차량 탐지와 차량 추적에 대한 연구
- Se-Young Kim (Dept of. AI-based Convergence) ;
- Jae-Eun Min (Dept of. AI-based Convergence) ;
- Se-Hun Pyo (Dept of. Computer Engineering) ;
- Sang-Il Choi (Dept of. Computer Engineering)
- Published : 2023.11.02
Abstract
차량 탐지와 차량 추적 기술은 교통관리 시스템, 자율주행 자동차 시스템 및 이를 응용한 보안 감시 시스템, 군사 작전 및 안전 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 차량 탐지는 YOLOv7 모델을, 차량 추적은 DeepSORT 알고리즘을 사용하여 도로의 차량들에 대해 탐지 및 추적을 순차적으로 진행하였다. 실험환경은 차량 탐지 데이터 셋(dataset)을 직접 라벨링(labeling) 하여 실험하였고, 차량 추적은 차량 탐지에서 학습해서 얻은 체크포인트(checkpoint) 모델을 가중치로 설정하여 실험을 진행하였다. 차량 탐지 실험결과는 validation 과 test 에서 높은 정확도를 확인할 수 있었고, 차량 추적은 Namsa 비디오 및 Seohaegyo 비디오에서도 차량 추적이 잘 되고 있음을 확인할 수 있었다.
Keywords