카메라 기반 물체 검출/추적 기술
Q) 카메라 영상을 이용한 물체 검출, 추적 기술은 어떻게 다를까?
→ 물체 검출에서는 카메라 영상의 각 프레임에서 물체를 탐지하고 위치를 알아내고
→ 물체 추적에서는 검출된 결과를 시간적으로 연결하여 물체의 움직임을 알아낸다
학습 내용)
1.
카메라 기반 물체 검출 기술
2.
카메라 기반 물체 추적 기술
keyword 1)
물체 검출 기술
→ 카메라 영상을 받아서 물체의 위치와 종류를 추정
keyword 2)
딥러닝 기반 물체 검출 기술
→ CNN 딥러닝 모델을 이용하여 물체에 대한 특징값 추출
→ 1단계 검출 기법과 2단계 검출 기법으로 구분
keyword 3)
물체 추적 기술
→ 같은 물체에 대한 검출 결과를 시간적으로 연결하고 연결된 물체에 대해 물체 ID 부여
카메라 기반 물체 검출 기술
•
카메라 영상을 입력으로 받아서 물체의 종류를 알아내는 기술
기존 카메라 영상 데이터 : 2차원 배열 구조를 갖는 숫자 데이터
최근 카레라 영상 데이터 : 인공지능(딥러닝) 기술 도입 → 물체 검출 기술의 성능 향상
딥러닝을 이용한 물체 검출 기술
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카메라 영상에 CNN을 적용 → 물체의 특징 추출 (물체 검출)
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많은 양의 카메라 영상 데이터의 물체 검출 정보 취득 → 직접 라벨링(Annotation) → 딥러닝 구조를 트레이닝 → 딥러닝 모델의 출력 → 물체를 포함하는 박스 좌표와 물체 분류에 대한 확률값(0 or 1) 생성
딥러닝 기반 물체 검출 방법
1.
신경망을 적용하여 물체에 대한 특징 추출 → 물체의 위치 & 종류 동시 판별
2.
물체의 존재 여부만을 검출 (1단계) → 보다 정밀한 물체 위치 파악 & 물체 종류 인식 (2단계 방법)
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1 단계 : YOLO, SSD, RetinaNet
◦
간단한 구조로 인해 계산시간이 빠름
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2 단계 : Faster RCNN, Mask RCNN
◦
검출 정확도가 더 높음
Q) 자율주행차에서는 물체 검출 기술이 어떻게 사용될까?
•
차량 주변의 동적 객체와 정적 객체들을 동시에 검출
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환경 변화에 민감한 카메라
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다양한 종류의 데이터 활용
◦
환경 변화에 적응적으로 동작하는 검출 기술 개발
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임베디드 하드웨어에서 실시간으로 물체 검출 수행 필요
카메라 기반 물체 추적 기술
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카메라 센서 이용하여 각 카메라 영상의 순차적인 시퀀스로 구성된 비디오 데이터를 실시간으로 생성하게 됨
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교통상황 자동 분석
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무인 감시 카메라
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자율주행
