Computer Vision for Object Recognition and Multi-Object Tracking
연구 내용
열화상·영상 데이터에서 객체를 식별하고, 재식별 및 가림을 고려한 추적 모델을 학습해 다중 객체 상태를 안정적으로 추정하는 연구
다중 카메라 관측 또는 단일 센서 영상에서 객체의 위치와 궤적을 연속적으로 추정하기 위해, 객체 검출 및 데이터 연관을 기반으로 추적 파이프라인을 구성합니다. 가림 구간에서는 occlusion handling을 적용하고, track initialization과 re-identification 단계에서 재식별 일관성을 확보합니다. 또한 저조도 환경이나 열화상에서의 인식 품질을 고려하여 특징 표현과 매칭 전략을 보강하는 방향으로 연구를 수행합니다. 이를 통해 전역적 객체 추적과 실시간 비디오 분석에 필요한 견고성을 확보하는 데 중점을 둡니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
5건
연구 흐름
초기에는 영상 기반 객체 인식과 패턴 인식 모델을 활용해 저조도 또는 열화상 환경에서 객체 탐지를 수행하는 방향으로 연구가 진행되었습니다. 이후에는 다중 객체 추적 문제로 확장하여, 가림 상황을 포함한 연속 프레임에서의 데이터 연관과 재식별을 안정화하는 방법을 개발했습니다. 최근에는 track initialization을 분리해 초기 상태의 오류 전파를 줄이고, 3D multi-view 설정에서 multi-object의 재식별 성능을 함께 개선하는 흐름으로 발전하고 있습니다. 이러한 단계적 확장 결과가 전역적 비디오 분석 기술 개발 과제로 연계됩니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Exploring thermal images for object detection in underexposure regions for autonomous driving
Visual multi-object tracking with re-identification and occlusion handling using labeled random finite sets
Track initialization and re-identification for 3D multi-view multi-object tracking
관련 프로젝트
구분
제목
(딥뷰-2세부) 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발
(딥뷰-2세부) 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발
(딥뷰-2세부) 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발
(딥뷰-2세부) 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발
(딥뷰-2세부) 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발