칼만 필터 기반 객체 추적 시스템

CPU 환경에서의 실시간 동작을 위한 딥러닝 기반 다중 객체 추적 시스템 요 약 최근 딥러닝 모델을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘의 활용도가 증가하고 있다. 영상에서의 다중 객체의 추적을 위한 시스템은 대 표적으로 객체 검출 알고리즘과 객체 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성되어있다. 하지만 여러 모듈로 구성된 연쇄 형태의 시스템은 고성능 컴퓨팅 환경을 요구하며 실제 어플리케이션으로의 적용에 제한사항으로 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 객체 검출-추적의 연쇄 형태의 시스템에서 객체 검출 모듈의 연산 관련 프로세스를 조정하여 저성능 컴퓨팅 환경에서도 실시간 동작을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 칼만 필터 기반 객체 추적 시스템 칼만 필터는 잡음이 포함된 선형 역학계의 상태를 추적 하는 재귀 필터로써..

원문링크 : 칼만 필터 기반 객체 추적 시스템