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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 김영민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200015430 |
과제고유번호 | 1711130418 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-15 |
키워드 | HEVC 비트스트림.이동 객체 탐지.심층 신경망.멀티 모달 데이터.지능형 영상감시.HEVC Bitstream.Moving Object Detection.Deep Neural Network.Multi-modal data.Intelligent Surveillance. |
□ 연구개요
본 연구는 감시(surveillance) 분야에서 지능형 CCTV 영상분석 시스템의 실시간 감시 영역의 확대를 위해 압축된 동영상의 bitstream에 직접 최신 딥러닝 기법을 적용하여 실시간 객체 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 영상분석 기술개발을 목표로 한다.
본 연구에서 제안하는 딥러닝 객체 인식 프레임워크는 bitstream을 이용하여 entropy decoding 과정에서 추출 가능한 특징들을 정의하고 이 중 가장 적합한 특징들을 찾아 객체 인식 모델의 입력으로 사용하고 딥러닝 기반의 최신 객체 인식
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