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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 1,177 - 1,184 (8page)
- DOI
- 10.24284/JKOSUR.2022.03.10.1.1177
이용수
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본 논문은 도시철도 차량 내에 CCTV를 설치하여 취득된 영상으로부터 실신, 폭행 및 마스크 미착용과 같은 이상행동을 검출하는 인공지능 영상분석기술을 제안하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 CCTV의 사각을 줄이면서도 승객 이미지 크기를 최대한으로 얻을 수 있는 설치 위치를 선정하였다. CCTV로부터의 영상을 실시간으로 분석하여 이상행동을 검출하기 위해서 추론 시간이 짧고, 객체검출 성능이 뛰어난 YOLOv5를 적용하였다. YOLOv5가 식별한 이상행동은 철도 관제센터 및 기관사에게 실시간으로 전달하여 안전사고와 범죄에 대응하고자 한다. 또한 제안한 기술을 실차에 테스트하여 그 효용성을 확인하였으며, 제안하는 기술을 실차에 적용할 경우 도시철도 차량 내 승객의 안전사고와 범죄에 신속하게 대응할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약(Abstract)
1. 서론
2. 인공지능 영상 분석
3. 결론
참고문헌
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