Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2020.07a
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- Pages.697-700
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- 2020
Multi-object Tracking System for Disaster Context-aware using Deep Learning
드론 영상에서 재난 상황인지를 위한 딥러닝 기반 다중 객체 추적 시스템
- Kim, Chanran (Zuminternet Research Institute) ;
- Song, Jein (Zuminternet Research Institute) ;
- Lee, Jaehoon (Zuminternet Research Institute)
- Published : 2020.07.13
Abstract
고위험의 재난 상황에서 사람이 상황을 판단하고, 요구조자를 탐색하며, 구조하는 것은 추가 피해를 발생시킬 수 있다. 따라서 재난 상황에서도 이동과 접근이 용이한 무인항공에 관한 연구와 개발이 활발히 이루어지고 있다. 재난 상황에서 신속하게 대처하기 위해서는 선제적 상황인지 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 구조 및 대피를 위해 사람, 자동차, 자전거 등의 객체를 인식하고 중복 인식을 피하기 위해 추적하는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 시스템을 제안한다. 2019 인공지능 R&D 그랜드 챌린지 상황인지 부문에서의 대회 결과로 실험 성능을 증명한다.
Keywords