Real-time Video-based Object Understanding and Intelligent Video Processing
연구 내용
실시간 비디오 스트림에서 객체 추적·카운팅·군집 상태를 판별하고, 에지 환경에서 영상 압축과 센서 기반 관측을 결합해 지능형 감지 성능을 확보하는 연구
비디오 기반 장면에서 객체 탐지와 추적을 위한 딥러닝 모델을 구성하고, 다중 시점 또는 공간적 단서를 활용해 카운팅 및 상태 추정의 안정성을 높이는 방향으로 연구를 수행합니다. UAV 및 시각 관측 기반 모니터링처럼 입력 신뢰도가 낮은 조건에서도 특징 선택과 전이 학습을 적용하여 실시간 감지 절차를 설계합니다. 또한 Width-Depth Scalable Implicit Neural Representation을 활용해 진보적 전송이 가능한 영상 압축 구조를 제안하며, ToF 및 센서 융합을 포함한 응용 시스템 구현을 지향합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
5건
연구 흐름
초기에는 비디오 추적과 객체 수 산정의 기본 문제를 정리하고, 딥러닝 기반 다중 객체 추적 및 공간 prior 기반 추정 구조를 구축하는 연구를 수행했습니다. 이후 UAV 기반 과밀 모니터링처럼 현장 환경 변화가 큰 시각 입력을 대상으로 특징 선택과 전이 학습을 결합해 실시간 판별로 확장했습니다. 최근에는 에지 배포를 고려한 진보적 영상 압축의 암시적 신경표현 구조로 확장하고, 생성형 영상 콘텐츠 및 센서 융합 감지로 응용 범위를 넓히고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Deep learning and multi-modal fusion for real-time multi-object tracking: Algorithms, challenges, datasets, and comparative study
Towards zero-shot object counting via deep spatial prior cross-modality fusion
Smart Visual Sensing for Overcrowding in COVID-19 Infected Cities Using Modified Deep Transfer Learning
Lightweight Width-Depth Scalable Implicit Neural Representation for Progressive Image Compression
관련 프로젝트
구분
제목
다중 생성형 AI와 초해상도 기술을 활용한 사용자 상호작용 지능형 영상 콘텐츠 생성 시스템 개발
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소나 센서 한계 극복을 위한 AI 이미지 센서 및 공공 데이터 활용 지능형 어군 탐지 기술 개발
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딥러닝 기반, 산업안전 위험검출-사고예측-보고서자동화 시스템(제품명:“안전네컷)