디지털 사이니지의 광고효과 측정을 위한 평균 필터 기반 유동인구 수 측정 시스템 Pedestrian Counting System based on Average Filter Tracking for Measuring Advertisement Effectiveness of Digital Signage원문보기
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 다양한 응용에서 광고효과, 안전, 스케줄링 목적으로서 유용한 정보로 이용될 수 있다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 ...
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 다양한 응용에서 광고효과, 안전, 스케줄링 목적으로서 유용한 정보로 이용될 수 있다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 본 논문의 실험은 자체적으로 제작한 영상 데이터 셋 S6과 데이터 셋 S7을 사용하여 진행하였다. 실험을 통하여 제안된 유동인구 수 측정 시스템은 기존의 보행자 추적방법보다 더 좋은 성능을 나타낸다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 다양한 응용에서 광고효과, 안전, 스케줄링 목적으로서 유용한 정보로 이용될 수 있다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 본 논문의 실험은 자체적으로 제작한 영상 데이터 셋 S6과 데이터 셋 S7을 사용하여 진행하였다. 실험을 통하여 제안된 유동인구 수 측정 시스템은 기존의 보행자 추적방법보다 더 좋은 성능을 나타낸다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
Among modern computer vision and video surveillance systems, the pedestrian counting system is a one of important systems in terms of security and economics. The pedestrian counting can be used as a useful information for advertising, security and scheduling in a variety of applications. In the fiel...
Among modern computer vision and video surveillance systems, the pedestrian counting system is a one of important systems in terms of security and economics. The pedestrian counting can be used as a useful information for advertising, security and scheduling in a variety of applications. In the field of, pedestrian counting remains a variety of challenges such as changes in illumination, partial occlusion, overlap and people detection. During pedestrian counting process, the biggest problem is occlusion effect in crowded environment. Occlusion and overlap must be resolved for accurate people counting. In this paper, we propose a novel pedestrian counting system which improves existing pedestrian tracking method. Unlike existing pedestrian tracking method, proposed method shows that average filter tracking method can improve tracking performance. Also proposed method improves tracking performance through frame compensation and outlier removal. At the same time, we keep various information of tracking objects. Experiments in this paper were conducted using a self-produced video S6 dataset and S7 dataset. The result of experiment shows that our proposed method performs better than existing methods. The proposed method improves counting accuracy and reduces error rate about S6 dataset and S7 dataset. Also our system provides real time detection at the rate of 80 fps.
Among modern computer vision and video surveillance systems, the pedestrian counting system is a one of important systems in terms of security and economics. The pedestrian counting can be used as a useful information for advertising, security and scheduling in a variety of applications. In the field of, pedestrian counting remains a variety of challenges such as changes in illumination, partial occlusion, overlap and people detection. During pedestrian counting process, the biggest problem is occlusion effect in crowded environment. Occlusion and overlap must be resolved for accurate people counting. In this paper, we propose a novel pedestrian counting system which improves existing pedestrian tracking method. Unlike existing pedestrian tracking method, proposed method shows that average filter tracking method can improve tracking performance. Also proposed method improves tracking performance through frame compensation and outlier removal. At the same time, we keep various information of tracking objects. Experiments in this paper were conducted using a self-produced video S6 dataset and S7 dataset. The result of experiment shows that our proposed method performs better than existing methods. The proposed method improves counting accuracy and reduces error rate about S6 dataset and S7 dataset. Also our system provides real time detection at the rate of 80 fps.
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