지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,539 - 1,545 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Tracking the object(s) of interest in the real world is one of the most salient research areas that has gained widespread attention due to its applications. Although different approaches based on traditional machine learning and modern deep learning have been proposed to tackle the single and multi-object tracking problems, these tasks are still challenging to perform. In our work, we conduct a comparative analysis of eleven object trackers to determine the most robust single object tracker (SOT) and multi-object tracker (MOT). The main contributions of our work are (1) employing nine pre-trained tracking algorithms to carry out the analysis for SOT that include: SiamMask, GOTURN, BOOSTING, MIL, KCF, TLD, MedianFlow, MOSSE, CSRT; (2) investigating MOT by integrating object detection models with object trackers using YOLOv4 combined with DeepSort, and CenterNet coupled with SORT; (3) creating our own testing videos dataset to perform experiments; (4) performing the qualitative analysis based on the visual representation of results by considering nine significant factors that are appearance and illumination variations, speed, accuracy, scale, partial and full-occlusion, report failure, and fast motion. Experimental results demonstrate that SiamMask tracker overcomes most of the environmental challenges for SOT while YOLOv+DeepSort tracker obtains good performance for MOT. However, these trackers are not robust enough to handle full occlusion in real-world scenarios and there is always a trade-off between tracking accuracy and speed.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. LITERATURE REVIEW
3. METHODOLOGY: DETECTION AND TRACKING
4. EXPERIMENTS
5. RESULTS & DISCUSSION
6. CONCLUSION AND FUTUREWORK
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
소형물체에 대한 판별 상관 필터기반 물체 추적 방법 성능분석
대한전자공학회 학술대회
2020 .11
-
라이다 특징 지도 이미지와 광학 흐름을 활용한 무검출 객체 추적
유공압건설기계학회 학술대회논문집
2022 .06
-
Occlusion Robust Object Detection and Tracking on a Real-time Drone
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2019 .10
-
객체의 움직임을 고려한 탐색영역 설정에 따른 가중치를 공유하는 CNN구조 기반의 객체 추적
멀티미디어학회논문지
2017 .07
-
Simple Online Multiple Human Tracking based on LK Feature Tr acker and Detection for Embedded Surveillance
멀티미디어학회논문지
2017 .06
-
SORT와 DeepSORT의 혼합을 이용한 실시간 다중객체 추적
한국정보기술학회논문지
2021 .10
-
LSTM Network with Tracking Association for Multi-Object Tracking
멀티미디어학회논문지
2020 .10
-
가중 변별 상관필터를 이용한 영상 추적
한국컴퓨터정보학회논문지
2016 .11
-
다중 객체 인식 및 추적을 위한 YOLOv9 과 DeepSort 알고리즘
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2024 .07
-
Particle Filter Object Tracking Using Color and Estimated Object Location
대한전자공학회 학술대회
2017 .01
-
딥러닝을 통한 움직이는 객체 검출 알고리즘 구현
반도체디스플레이기술학회지
2018 .01
-
객체 검출 인식률 향상을 위한 다중 객체 추적 기반 강건한 트랙 관리 기법
전자공학회논문지
2023 .12
-
모바일 환경 신뢰도 평가 학습에 의한 다중 객체 추적
반도체디스플레이기술학회지
2015 .01
-
A New CSR-DCF Tracking Algorithm based on Faster RCNN Detection Model and CSRT Tracker for Drone Data
멀티미디어학회논문지
2019 .12
-
Robust Real-time Object Detection and Tracking Method using Camera Images for Autonomous UAV Mission
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2021 .11
-
City-Scale Multi-Camera Tracking of Vehicles using YOLOv9 and ByteTrack
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2024 .10
-
CNN과 학습 가능한 상관필터를 결합한 객체 추적 알고리즘
멀티미디어학회논문지
2023 .01
-
외형특징 추출 기능을 개선한 딥러닝 기반의 다중객체 추적
전기학회논문지
2023 .06
-
해변에서의 사람 검출 알고리즘
멀티미디어학회논문지
2018 .05
-
A study on object tracking using CAMSHIFT algorithm and fuzzy logic controller
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET)
2017 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
움직임 추정에 기반한 단일 이동객체 추적
오명관
한국산학기술학회 논문지
2005
.08
KCF-YOLOv3 기반 UAV 추적 시스템 구현 및 성능 평가
김규빈
,
정진곤
한국통신학회 학술대회논문집
2022
.02
KCF-YOLO 기반 무인 비행체 추적 알고리즘 개발
김규빈
,
정진곤
한국통신학회 학술대회논문집
2021
.11
드론 시스템에서 레이더 객체 탐지를 위한 CNN 의 FPGA 기반 구현
문수빈
,
김형래
,
이해욱
외 3명
한국통신학회 학술대회논문집
2024
.01
멀티 태스킹 딥러닝 기반의 도로 환경 인식과 객체 추적 기법 연구
윤도현
,
장건우
,
원종진
외 1명
한국자동차공학회논문집
2024
.01
최근 본 자료
댓글(0)
0