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설비 연결, 품질 검사, 생산 분석과 제조 업무에 관련된 외부 논문입니다.

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T11. 객체 검출, 다중 객체 추적, 영상 이해

  1. T11-3.2유사문제

    Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT)

    저자
    Nicolai Wojke, Alex Bewley, Dietrich Paulus
    연도
    arXiv 2017, 발표: IEEE ICIP 2017 (3645-3649)

    작업자와 지게차를 끊김 없이 따라가야 하는 우리 영상 안전 판단과 같은 문제를 다룬다.

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    해결 문제
    • SORT는 빠르지만 가림(occlusion)이 생기면 ID가 자주 바뀐다.
    핵심 구조
    • 칼만 필터와 헝가리안 매칭에 외형 특징을 더한다. 사람 재식별 데이터로 학습한 깊은 외형 거리 척도를 매칭에 쓴다.
    주요 결과
    • ID 전환이 45퍼센트 줄었다. 높은 프레임률에서 경쟁력 있는 성능.
    한계
    • 재식별 모델이 학습 도메인에 묶인다. 공장처럼 복장이 비슷한 환경에서는 외형 구분력이 떨어진다.
  2. T11-5.2유사문제

    SlowFast Networks for Video Recognition

    저자
    Christoph Feichtenhofer, Haoqi Fan, Jitendra Malik, Kaiming He
    연도
    arXiv 2018년 12월 공개, 발표: ICCV 2019 (6201-6210)

    작업자 행동을 실시간으로 판정하는 문제와 같은 문제를 다룬다.

    한국어 검토 보기
    해결 문제
    • 영상은 공간 정보와 움직임 정보의 성격이 다른데 한 경로로 같이 처리하면 비효율이다.
    핵심 구조
    • 두 경로를 쓴다. 느린 경로는 프레임을 드물게 보며 모양을 잡고, 빠른 경로는 촘촘히 보며 움직임을 잡는다. 빠른 경로는 채널 수를 줄여 가볍게 만든다.
    주요 결과
    • Kinetics 행동 분류, Charades, AVA 행동 검출에서 당시 최고 수준.
    한계
    • 학습에 대용량 라벨 영상이 필요하다. 긴 시간 맥락(수 분 단위)은 잡지 못한다.

연구에서 제품 적용까지

운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.

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