객체 구분 및 이벤트 감지 지능형CCTV 시스템으로
①대용량 영상정보 실시간 처리·분석, ②딥러닝 기반 영상분석 솔루션을 활용하여 변칙적 상황을 인지·예측·경보하는 솔루션입니다.
❍ 상황예측 기술 개발
- 실시간 영상 이미지 학습(Deep-Learning for Image understanding algorithm)
- 학습된 Data를 이용하여 영상 각각의 이미지 변화를 분석
- Deep-learning으로 얻어진 Data를 기반으로 상황 예측의 기준점 및 이벤트 적용 비율 정의
- 기준점에서 적용 비율 이상일 경우, 상황 예측 이벤트 발생
: People countring의 경우 Deep-learning method를 이용, 특정 도로의 일정시간 유동인구를 counting, 유동인구의 변화가 기준범을 초과하여 적용 비율이상 변화가 있을 경우 상황예측 이벤트를 발생)
❍ 고속 멀티플 오브젝트 디텍터
- CNN 알고리즘 기반 고속 멀티플 오브젝트 디텍터를 개발하여 카메라 영상으로부터 실시간 멀티플 오브젝트 디텍팅
- 이를 통해 상황 인식과 예측을 위한 기본 물체 정보를 분류 및 인지
❍ RNN(LSTM) 기반 객체 이상행동 예측, 검출, 분석
- RNN(LSTM) 알고리즘 기반 카메라 시퀀스(시간) 실시간 학습 및 상황 예측 모델 개발
- 카메라 영상으로부터 분류된 객체들을 시퀀스 기반 움직임을 이용하여 객체별 이상 행동을 검출
- 분류된 객체들을 영상 내에서 주 이동방향 등의 움직임을 학습하여 영상 내 움직임 학습을 통한 돌발상황 검출
❍ 제반비용 절감
- 방범CCTV, 교통CCTV 등 기존에 설치되어 있는 CCTV에 바로 적용이 가능하여 제반비용(CCTV 비용, 설치비용 등)의 절감
- 기존 CCTV에 개발 모듈을 물리적 형태로 부착하여 별도의 철거비용 미발생
- 별도의 GPU Device를 기존 CCTV에 부착하여 연산량이 증가하지 않기 때문에 제반비용 절감
- 다중 CCTV의 연계 및 실시간 분석을 통해 관제센터 운영이나 수사 관련 시간 및 비용 절감
❍ 특정 객체 인지
- 바람이 불어 나뭇가지가 흔들리거나 단순 사물의 움직임을 이상인자로 인지하지 않고, 특정 객체의 움직임만을 인지하여 경보 작동 가능
- 복수의 CCTV에서 촬영된 이미지에서 동일한 이상인자를 지속적으로 인지하고 추적 가능
❍ 구분 정확도 증가
- 객체와 객체의 특정 움직임 학습을 통해 CCTV 영상 내에서 자동으로 이상인자를 탐지하게되며, 정확도는 90% 이상
- 화재, 연기감지 등 돌발 Event를 인식하여 위험 상황을 즉시 인식하고 경보 작동
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