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초록

영어

In this study, YOLO11m and RT-DETR-L object detection models were applied to a CSRT-based multi-object tracking system in a Jetson Orin NX embedded environment, and the effects of the detection interval K on tracking performance and processing speed were analyzed. Evaluation on seven sequences from the MOT17 training split demonstrated that the CSRT-only method suffers from degraded performance due to target drift and accumulated missed detections, whereas the methods including object detection models improved tracking performance through periodic detection. In the comparison of detection intervals, K=5 was observed as a trade-off condition between inference speed and tracking performance. In the Jetson Orin NX evaluation, RT-DETR-L showed higher HOTA, while YOLO11m showed relatively faster inference latency, indicating that the model selection may vary depending on the application objective.

한국어

Jetson Orin NX 기반 임베디드 환경에서 CSRT 기반 다중 객체 추적 시스템에 YOLO11m과 RT-DETR-L 객체 감지 모델을 적용하고, 감지 주기 K가 추적 성능과 처리 속도에 미치는 영향을 분석하였다. MOT17 학습 분할 7개 시퀀스 평가 결과, CSRT 단독 방식은 추적 대상에 대한 드리프트와 미탐 누적으로 낮은 성능을 보였으며, 객체 감지 모델을 포함한 방식은 주기적 감지를 통해 추적 성능을 개선하였다. 감지 주기 비교에서는 K=5가 처리 속도와 추적 성능 사이의 절충 조건으로 나타났다. Jetson Orin NX 평가에서는 RT-DETR-L이 높은 HOTA를 보였고, YOLO11m은 상대적으로 빠른 처리 시간을 보여 적용 목적에 따라 모델 선택이 달라질 수 있음을 확인하였다.

목차

[요약]
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 사람 추종형 운반 플랫폼
2.2 다중 객체 추적
2.3 Short-term 시각 추적기와 CSRT
Ⅲ. 연구방법
3.1 CSRT 기반 다중 객체 추적 구조
3.2 감지 재확인 기반 트랙 관리
Ⅳ. 실험 방법 및 성능 분석
4.1 실험 데이터셋 및 평가 대상
4.2 비교 모델 및 추적 조건
4.3 평가 지표 및 실험 절차
4.4 CSRT 기준선 및 감지 주기에 따른 추적성능 분석
4.5 객체 감지 모델별 추적 성능 비교
4.6 Jetson Orin NX 기반 임베디드 성능 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 주영태 [ Young-Tae Joo | 휴인텍 ]
• 심현 [ Hyun Sim | 순천대학교 스마트농업전공 부교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  창업융합컨설팅연구 [Journal of Startup Convergence & Consulting]

• 간기

  계간

• eISSN

  2950-8967

• 수록기간

  2022~2026

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658