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
- Kyung‐Hyun Do (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1922-4680)
- Haemin Jang (ORCID: https://orcid.org/0009-0000-5952-7673)
- Jun-Seo Kim
- Sang‐Min Park (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6171-3256)
- Ji Hye Shin (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8157-8618)
- Jihong Min (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4231-0915)
- Gil Sang Yoo
- D Kim
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
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