객체 인식, 추적, 배경 분리를 통한 침입, 배회, 유기에 대한 상황 인식
초록/요약
최근 CCTV의 수요가 증가됨에 따라 관제사 한 명이 담당해야하는 CCTV의 수도 증가하고 있다. 이에 따라 관제사의 집중력 감소 등에 의해 정확한 감시가 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술에 기반하여 24시간 감시가 가능한 상황 인식 시스템을 제안 하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 CCTV의 구조는 크게 전경 검출, 객체 추적, 상황 인식으로 구분한다. 동적 전경 검출을 통해 객체 인식 결과에 대한 오검출을 보정하고, 정적 전경 검출을 통해 유기물 후보를 찾는다. 또한 객체 인식 결과를 기반으로 직전 영상 이미지와 현재 영상 이미지 사이의 객체 추적을 통해 미검출을 보완하고 재식별 한다. 최종적으로 객체를 검출하여 침입을 감지하고, 재식별된 객체의 동선을 추적하여 배회를 감지하고, 정적 전경 검출을 통해 검출된 유기물 후보와 객체의 이동 동선을 비교하여 유기를 감지한다. 특히, 이 모든 과정을 실시간으로 감지할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 한국인터넷진흥원에서 배포하는 민간분야 데이터에 대해 침입 96.67, 배회 96.67, 유기 94.74 점수를 달성 하였으며, 이는 한국인터넷진흥원에서 지정한 기준치인 90점을 모두 크게 상회한다.
more초록/요약
Recently, as the demand for CCTV(Closed Circuit Television) is increasing, the number of CCTVs that one operator observe is also increasing. According-ly, accurate monitoring is difficult due to a decrease in the concentration of the operator. To solve this problem, this paper proposes a situational awareness system that can monitor 24 hours a day based on AI(Artificial Intelligence) technology. The proposed intelligent CCTV system consists with three parts: foreground detection, object tracking, and situation recognition. We detect dynamic and static foreground from the input video. While the former is used to correct the error in object recognition, the results of the later are candidates for aban-doned objects. In object tracking parts, objects including human is detected by YOLO, and tracked using optical flow-based method. We, finally, detect in-trusion, loitering, and abandonment by the results of foreground detection and object tracking. The proposed system is carefully designed to perform in real-time, that is 30 frame per second. This system achieved 96.67 intrusion, 96.67 loitering, and 94.74 abandonment scores for private sector data distributed by the Korea Internet & Security Agency, which greatly exceeds the 90-score proposed by the Korea Internet & Security Agency.
more목차
제１장 서 론 1
제１절 연구의 배경 1
제２절 연구의 목적 및 내용 3
제２장 관련 연구 동향 이론 5
제１절 전경 검출 5
제２절 객체 인식 8
제３절 객체 추적 13
제３장 개요 17
제４장 전경 검출 20
제１절 동적 전경 검출 20
제２절 정적 전경 검출 23
제５장 객체 인식 28
제１절 이미지 수집 28
제２절 데이터 학습 37
제３절 객체 인식 40
제６장 객체 추적 44
제１절 광학 흐름 44
제２절 재식별 45
제７장 상황 인식 47
제８장 실험 결과 49
제１절 모델 성능 49
제２절 상황 인식 성능 51
제９장 결론 52
제１０장 참고 문헌 54
