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차량 추적은 효율적인 교통 관리가 주요 목표인 교통 감시 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 지난 수십 년 동안 차량 수의 급격한 증가로 인해 차량을 효율적이고 정확하게 감지하고 추적하는 작업이 어려워졌습니다. 기존 알고리즘은 비선형적인 차량 움직임과 혼잡한 상황에서의 차량 가림으로 인해 비디오 스트림 전체에서 차량을 지속적으로 추적하는 데 실패하는 경우가 많습니다. 본 논문은 최적화된 YOLOv4(You Only Look Once version 4) 탐지기, 비감소 칼만 필터, 특징 추출 네트워크로서의 AlexNet을 기반으로 DeepSORT(딥 연관 메트릭을 사용한 간단한 온라인 및 실시간 추적)의 개선된 차량 추적 알고리즘을 제안합니다. 이는 최신 차량 추적기들에 비해 차량의 비선형 움직임 추적 및 가림을 통한 추적에서 ID 전환 수를 줄여 더 나은 성능을 보장합니다.
Perera 외 (수요일,)는 이 질문을 연구했습니다.