본 발명은 비디오 영상을 대상으로 하는 딥러닝(convolutional neural network) 기반의 인간객체 탐지시에 다중 후보군으로부터 최적의 인간객체를 탐지할 수 있도록 한 적응적 비최대억제 방법을 이용하는 딥러닝기반 영상객체 탐지를 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 비최대억제방법을 호출하는 함수 nmax_suppr()의 입력 와 을 입력받아 비최대억제방법을 수행하여 추정된 객체후보 박스 집합 을 출력하는 비최대억제방법 수행부;상기 비최대억제방법 수행부에서 출력되는 집합 에서 중첩된 박스의 개수를 구하는 중첩 박스 확인부;겹친영역의 개수를 고려하여 kmeans 집단화를 수행하기 위한 집단수를 결정하는 집단수 결정부;상기 집단수 결정부에서 결정된 집단수를 이용하여 에 대하여 집단화를 kmeans 알고리듬을 사용하여 수행하는 집단화 수행부;집단화 수행부에서의 k개의 집단에 대하여 집단별 박스 개수로부터 그룹별 임계값을 결정하는 그룹별 임계값 결정부;각 그룹에 대하여 그룹별 임계값 결정부에서 결정된 임계값을 이용하여 비최대억제방법을 시행하고, 그 결과를 모두 합하여 최종 탐지객체박스를 결정하는 탐지객체박스 결정부;를 포함하는 것이다.