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임베디드 환경에서 SSD MobileNet V2 및 Deep SORT 기반 객체 추적을 이용한 피플 카운터
황연우,기재원,Nguyen Quoc Toan,To Xuan Dung,Nhu Van Lang,Nguyen Minh Nguyen,이기성 한국지능시스템학회 2023 한국지능시스템학회논문지 Vol.33 No.4
Recently, several studies have been attempted to prevent infectious diseases due tothe pandemic. Statistical data on how many people come and go in an enclosedspace is a very important measure of the prevention of infectious diseases. Therefore, the demand for People Counter using People Counting, a technology thatcounts the floating population in a specific space, has increased significantly. Thepurpose of this paper is to develop a people counter that can operate in real timeeven on embedded devices with a object tracking model using deep learning. Theobject tracking model combined the object detection model with the Deep SORTobject tracking algorithm, and the detection model used a lightweight SSDMobileNet V2 suitable for embedded environments due to its high computationalspeed. The developed people counter tracked and counted objects around theentrance in an enclosed space, and confirmed that real-time operation was possible. 최근 팬데믹(Pandemic)으로 인하여 감염병 예방을 위하여 여러 연구가 시도되고 있다. 밀폐된 공간에 얼마나 많은 인원이 오고 가는 지에 대한 통계적 데이터는 감염병 예방을 위한매우 중요한 척도이다. 이에 따라 특정한 공간에서 유동인구를 세는 기술인 피플 카운팅(People Counting)을 이용한 피플 카운터(People Counter)의 수요가 매우 늘게 되었다. 본논문에서는 딥러닝을 이용한 객체 추적 모델로 임베디드 기기에서도 실시간으로 작동 가능한 피플 카운터 개발을 연구 목적으로 한다. 객체 추적 모델은 객체 감지 모델과 DeepSORT 객체 추적 알고리즘을 결합하였고, 감지 모델로 계산 속도가 빨라 임베디드 환경에적합한 경량화된 SSD MobileNet V2를 사용하였다. 개발된 피플 카운터는 밀폐된 공간에서출입구 주변 객체를 추적하며 카운팅하고, 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
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