KCI등재
공공 다중CCTV 기반에서 재식별 기술을 활용한 특정대상 탐지 및 추적기법 구현 = Implementation of Specific Target Detection and Tracking Technique using Re-identification Technology based on public Multi-CCTV
저자
황주성 (아주대학교) ; 뉴엔탄하이 (유니셈 IOT 사업부) ; 강수경 (유니셈 IOT 사업부) ; 김영규 (유니셈 IOT 사업부) ; 김주용 (유니셈 IOT 사업부) ; 정명석 (아주대학교) ; 이주연 (아주대학교)
발행기관
학술지명
한국인터넷방송통신학회 논문지(The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
49-57(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
The government is making great efforts to prevent crimes such as missing children by using public CCTVs. However, there is a shortage of operating manpower, weakening of concentration due to long-term concentration, and difficulty in tracking. In addition, applying real-time object search, re-identification, and tracking through a deep learning algorithm showed a phenomenon of increased parameters and insufficient memory for speed reduction due to complex network analysis. In this paper, we designed the network to improve speed and save memory through the application of Yolo v4, which can recognize real-time objects, and the application of Batch and TensorRT technology. In this thesis, based on the research on these advanced algorithms, OSNet re-ranking and K-reciprocal nearest neighbor for re-identification, Jaccard distance dissimilarity measurement algorithm for correlation, etc.
are developed and used in the solution of CCTV national safety identification and tracking system. As a result, we propose a solution that can track objects by recognizing and re-identification objects in real-time within situation of a Korean public multi-CCTV environment through a set of algorithm combinations.
정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다.
하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2014-01-08 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication | KCI등재 |
2013-12-26 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication -> The Institute of Internet, Broadcasting and Communication | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2011-02-22 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 논문지 -> 한국인터넷방송통신학회 논문지 | KCI등재 |
2010-06-21 | 학회명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 -> 한국인터넷방송통신학회영문명 : Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication -> The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-06-17 | 학술지등록 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 논문지외국어명 : 미등록 | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2005-08-25 | 학회명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송/TV학회 -> 한국인터넷방송통신TV학회영문명 : Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication -> Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.46 | 0.46 | 0.41 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.36 | 0.33 | 0.442 | 0.16 |
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