고해상도 이미지의 모든 픽셀을 활용하여 드론 영상에서 사람의 위치 추정을 향상시켜 보다 효과적인 대규모 인원 관리 구현

드론을 활용한 정확한 사람 위치 추정은 대규모 행사나 공공 집회뿐 아니라 일상적인 도시 내 인구 흐름 모니터링 등 효과적인 대중 관리에 필수적이다. 고해상도 드론 영상을 이용한 소형 객체 위치 추정 기존 방법은 이미지 스케일링 및 슬라이딩 윈도우 기법의 한계로 인해 정밀도와 효율성 측면에서 제약을 받는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 점 기반 객체 위치 추정에 특화된 새로운 접근법을 제안한다. 본 접근법과 함께, 개별 픽셀에서 동시에 공간 정보를 추출함으로써 고해상도 이미지 처리 성능을 향상시키는 '픽셀 디스틸( Pixel Distill)' 모듈을 도입한다. 더불어 현대 드론 응용에 맞춰 설계된 새로운 데이터셋인 UP-COUNT를 공개한다. 이 데이터셋은 영상 촬영 과정 중 카메라와 객체가 동시에 이동하는 등 드론 영상에서 흔히 발생하는 다양한 도전 과제를 다루며, 대중 관리 응용의 가능성을 한층 더 끌어올린다. 제안된 방법이 제안된 데이터셋과 일반적으로 사용되는 DroneCrowd 데이터셋에서 수행한 포괄적인 평가를 통해, 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 입증하며 드론 기반 대중 객체 위치 추정 작업에서의 효과성을 입증한다. 이러한 개선들은 알고리즘의 실세계 적용 가능성을 크게 높여, 동적 환경에서 개인의 신뢰성 있는 위치 추정 및 카운팅을 가능하게 한다.