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본 논문에서는 차량용 블랙박스로 촬영된 고속도로 주간 주행 영상을 기반으로 차량을 종류별로 검출하고 추적한다. 그리고 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 새로운 배경 영상의 같은 위치에 올려놓음으로써 새롭게 창조될 수 있는 실시간 MR 콘텐츠 제작 방안을 설계한다. 차량을 종류별로 검출하고 추적하기 위해서는 딥러닝의 객체 검출 분야에서 가장 잘 알려지고 유명한 YOLO 알고리즘을 사용한다. 또한, 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 위해서는 RGB 색상을 기반으로 하는 Mask 기법을 사용한다. 실시간 MR 콘텐츠를 위해 사용될 차량 대체 영상의 크기는 원본 영상에서 검출된 차량의 영역 크기와 같은 크기로 대체된다. 본 논문에서는 실시간 MR 콘텐츠 설계가 가능함을 실험 및 시뮬레이션으로 확인하였으며 VR 콘텐츠 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
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https://docs.openvinotoolkit.org/latest/omz_mod els_intel_semantic_segmentation_adas_0001_des cription_semantic_segmentation_adas_0001.html
O. Ronneberger / 2015 / U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation / International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention :234~241
V. Badrinarayanan / 2017 / Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39(12):2481~2495
A. Kendall / 2018 / SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene Understanding / arXiv preprint arXiv:1511.02680
H. Zhao / 2017 / Pyramid scene parsing network / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :2881~2890
O. Ronneberger / 2015 / U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation / International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention :234~241
V. Badrinarayanan / 2017 / Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39(12):2481~2495
A. Kendall / 2018 / SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene Understanding / arXiv preprint arXiv:1511.02680
H. Zhao / 2017 / Pyramid scene parsing network / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :2881~2890
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