연속된 이미지에서 중심점과 변위 추정을 통한 비디오 객체 탐지 네트워크

손하영, 이유진, 최계원

http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.6.416

규모가 큰 컨테이너와 물류 기계와 같은 다양한 장애물이 배치되어 있으며, 공간이 넓어 한 번에 감시하기 어려운 항만과 같은 환경에서, 높은 지점에 설치된 CCTV에서 촬영한 작은 크기의 보행자부터 항만 차량 객체까지 훨씬 더 정확하게 탐지하기 위한 객체 탐지 방법을 연구하였다. 형상이 불명확하고 작은 크기의 객체를 학습해야 하기 때문에 고해상도의 정보가 필요하므로 앵커-프리 방식의 네트워크인 CenterNet을 기반으로 훈련하였으며, 매우 작은 객체의 정보를 보완하기 위해 이미지의 한 장씩만 훈련시키는 것이 아니라 연속된 이미지를 여러 장 쌓아 학습하였고, 부족한 데이터셋 문제를 여러 개의 데이터셋을 함께 사용하고 여러 장의 정지 이미지를 랜덤으로 뽑아 하나의 이미지로 만들어 연속된 이미지로 가공하는 데이터 증강을 통해 해결하여 과적합을 방지하였다.