물체 검출 - 물체 추적 기술의 통합적 설계 필요
(기존)
물체 검출 : 센서 데이터의 공간적 정보만 활용
물체 추적 : 시간적 정보 활용
(최근) 시간적 + 공간적 정보의 통합 설계로 인지 성능 개선
물체 검출 : 시간적 움직임 정보 활용
-> 물체의 움직임, 시간적 정보가 물체 검출에 도움이 됨
물체 추적 : 공간적 특징 정보 활용
물체 검출 시 시간적 정보 활용
카메라 사용시
비디오 영상을 한꺼번에 처리 -> 시공간적 정보 활용 -> 검출 성능 개선
- 물체의 움직임에 의한 다양한 왜곡 발생
-> 시간적인 특징값 융합으로 특정 영상 프레임에서의 퀼리티 저하에도 강인한 검출결과 달성 가능 - 물체 움직임 패턴 분석으로 물체 검출 성능 향상
RNN, LSTM(순차적 데이터 처리에 최적화) 사용
물체 추적 시 공간적 정보 활용
CNN -> 특징값 추출 -> 추적의 연결 작업 수행에 재사용
센서 융합을 통한 물체 검출 수행
다중 센서로부터 추출한 특징값 -> 물체 추적의 연결 성능 개선
딥러닝 모델 종단간(end-to-end)학습 수행 -> 최적의 인지 성능 달성
