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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서창진 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제67P권 제4호
발행연도
2018.12
수록면
227 - 232 (6page)

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In this paper, we propose a faster object detection and tracking method using Deep Learning, UAV(unmanned aerial vehicle), Kalman filter and YOLO(You Only Look Once)v3 algorithms. The performance of the object tracking system is decided by the performance and the accuracy of object detecting and tracking algorithms. So we applied to the YOLOv3 algorithm which is the best detection algorithm now at our proposed detecting system and also used the Kalman Filter algorithm that uses a variable detection area as the tracking system. In the experiment result, we could find the proposed system is an excellent result more than a fixed area detection system.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 연구방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

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