최신뉴스 인피닉, 군중 개별 위치 예측 모델로 IEEE 액세스 논문 게재

"이 모델로 사람이 많이 모이는 사고위험 상황에서 빠르게 사전 방지할 것” 인피닉은 ‘가상 정사각형 레이블을 사용한 군중 계산 및 개인 위치 파악(Crowd Counting and Individual Localization Using Pseudo Square Label, 이하 PSL-Net)’ 연구 논문이 SCI(E)급 국제 학술지 ‘IEEE 액세스’에 게재됐다고 16일 밝혔다. 인피닉의 인공지능 연구소에서 발표한 이번 논문은 영상에 촬영된 다수의 사람 머리를 중심점 기준 정사각형 객체로 취급해 탐지하는 모델이다. 이 모델은 기존 방식보다 사람의 위치 판단이 정확해 과밀지역 판단에 용이하다. PSL-Net 모델은 앵커 프리 방식을 택했다. 기존 방법 중 세계 최고 수준 모델의 앵커 기반 방식은 이미지 내 객체가 있을 만한 크기의 사각형이나 점을 미리 정의하는 방법이다. 이 방법은 앵커에서 거리가 멀리 떨어진 곳을 예측할 때 신뢰성이 떨어질 수 있고 앵커가 많아질수록 연산량도 많아 모델의 효율이 떨어진다. 그러나 인피닉이 사용한 앵커 프리 방식은 가상의 박스와 머리 존재 확률, 중심도까지 예측할 수 있어 더욱 높은 성능을 낼 수 있다. 한편, PSL-Net 연

• 서재창 기자
• 2024-07-16 08:43