Implementation of a Deep OC-SORT based Multi-Object Tracking and Matching Algorithm for Managing Lost Items and Owners in Trains

최근 교통수단 및 공공시설에서 유실물 관리의 중요성이 강조되고 있다. 특히 KTX와 같은 대중교통에서는 유실물 발생 빈도가 높아 효율적이고 자동화된 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 기존 유실물 관리 시스템은 직원의 개입이 필수적이며, 분실자가 스스로 유실 사실을 인지해야만 물품을 찾을 수 있다는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 KTX 객차 내에서 실시간으로 유실물을 감지하고 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 Deep OC-SORT 기반의 실시간 다중 객체 추적 및 매칭 알고리즘을 개발하였다. 실험 결과, 검증 데이터에 대한 mAP(mean Average Precision) 값은 mAP50에서 0.995, mAP50-95에서 0.96으로 우수한 성능을 보여주었다. 실제 현장 적용 결과, 분실물과 소유자의 매칭이 정확하게 이루어지는 것으로 확인되었다. 본 시스템은 KTX뿐만 아니라 다양한 교통수단과 공공시설에서 유실물 관리의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.

Authors

Publication Details

Journal
The Journal of Korean Institute of Information Technology
Published
2025-02-28
DOI
https://doi.org/10.14801/jkiit.2025.23.2.165
Primary Topic
Web Data Mining and Analysis
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Implementation of a Deep OC-SORT based Multi-Object Tracking and Matching Algorithm for Managing Lost Items and Owners in Trains

Kyung‐Hyun Do, Haemin Jang, Jun-Seo Kim, Sang‐Min Park et al.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
Web Data Mining and Analysis
article

Implementation of a Deep OC-SORT based Multi-Object Tracking and Matching Algorithm for Managing Lost Items and Owners in Trains

Kyung‐Hyun Do, Haemin Jang, Jun-Seo Kim, Sang‐Min Park, Ji Hye Shin, Jihong Min, Gil Sang Yoo, D Kim
article en

Abstract

최근 교통수단 및 공공시설에서 유실물 관리의 중요성이 강조되고 있다. 특히 KTX와 같은 대중교통에서는 유실물 발생 빈도가 높아 효율적이고 자동화된 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 기존 유실물 관리 시스템은 직원의 개입이 필수적이며, 분실자가 스스로 유실 사실을 인지해야만 물품을 찾을 수 있다는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 KTX 객차 내에서 실시간으로 유실물을 감지하고 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 Deep OC-SORT 기반의 실시간 다중 객체 추적 및 매칭 알고리즘을 개발하였다. 실험 결과, 검증 데이터에 대한 mAP(mean Average Precision) 값은 mAP50에서 0.995, mAP50-95에서 0.96으로 우수한 성능을 보여주었다. 실제 현장 적용 결과, 분실물과 소유자의 매칭이 정확하게 이루어지는 것으로 확인되었다. 본 시스템은 KTX뿐만 아니라 다양한 교통수단과 공공시설에서 유실물 관리의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.

The Journal of Korean Institute of Information TechnologyVol. 23(2)
Openalex Percentile: Top 95%
Web Data Mining and Analysis
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.