AI요약

기존 딥러닝 기반 객체 탐지 기술은 대규모 학습 데이터와 고사양 컴퓨팅 자원을 요구하여 높은 비용과 속도 저하 문제를 겪었습니다. 본 기술은 영상의 각 픽셀에 대한 샘플 매칭 기법을 활용하여 배경과 전경을 정밀하게 분리하고 움직이는 객체를 실시간으로 빠르게 탐지합니다. 초기 프레임에서 배경 샘플을 생성하고, 이후 프레임과의 픽셀 강도 차이를 맨해튼 거리로 측정하여 유사도에 따라 객체를 추출합니다. 이러한 방식은 저사양 환경에서도 구현 가능하며, 노이즈 제거 및 홀 채우기 등 후처리 과정을 통해 탐지 정확도를 높입니다. 이 기술을 통해 고비용 딥러닝 없이도 빠르고 정확한 움직이는 객체 탐지가 가능하며, 리소스가 제한적인 단말기에서도 효과적인 비디오 분석을 수행할 수 있습니다.