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  • 딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템
    딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템은 CCTV 감시 범위 내 이동 및 목표객체를 자동 인식하고 관리지침에 지정되어 있는 사고, 역주행, 화재 등의 비상상황을 자동인지 및 경보하는 시스템. 컴퓨터 비전 기반 영상분석 기법과 비교해 날씨나 장소에 영향을 적게 받으며, 더 높은 정확도로 사고 인식
    • 첫 비디오
    • 두번째 비디오
    • 세번째 비디오
  • 1) 기술 소개 : 딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템
  • 객체 검출(Object Detection)은 영상 정보를 사람 대신 컴퓨터로 분석하는 대표적인 연구 분야입니다. 객체 검출 기술은 CCTV 영상을 분석함으로써 보행자 감지, 차량 및 표지판 인식 등 우리의 일상생활 안에서 다양하게 활용되고 있습니다. 특히 교통류 모니터링 분야에서는 CCTV를 활용한 전국 도로망의 상시 모니터링이 이루어지고 있습니다. 일부 주요 구간에서는 교통정체, 충돌사고, 낙하물 발생 등 돌발 상황들을 자동으로 인식하여 알려주는 사고감지 시스템이 운용되고 있습니다. 기존의 사고감지 시스템은 전통적인 컴퓨터 비전 기술 기반의 알고리즘이 탑재되어 있는데 조도나 날씨와 같이 주변 환경의 변화에 대단히 민감하게 반응하여 미탐 또는 오탐이 빈번하게 발생하는 문제점이 있습니다. 디비엔텍에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 검출 기술을 활용하여 여러 환경의 영상 속에서도 사람처럼 영상 내 객체 검출이 가능한 사고 감지 시스템을 개발하였습니다. 한국건설기술연구원과의 협업으로 다양한 환경에 최적화된 사고감지 시스템을 완성하여 2019년부터 시스템을 시범설치 및 납품하여 운영중입니다.
  • 2) 관련 이미지
  • 레티나넷 SSD and YOLO
  • 3) 딥러닝 기반 객체 검출의 활용 방안
  • 가. CCTV 영상 분석을 통한 비정상 사건(유고) 검출
    1. 정차(또는 추돌), 역주행 감지
    2. 보행자 감지
    3. 화재, 연기 감지
    나. 이미지 내 문자 검출
    1. 카드 번호 인식
    2. 차량 번호판 인식
    다. 공간 내 객체 인식
    1. 무인 점포 결제 시스템을 위한 상품 인식
    2. 냉장고 내 재고 자동 파악
    라. 행동 패턴 분석
    1. 사람의 움직임 추적
    2. 사람의 행동 반경 산출