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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 251 - 259 (9page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2023.26.4.251
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인공지능을 이용한 스마트 안전관리 시스템의 구축에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특정 시설 이용자들의 안전을 위해 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 자동으로 사용자가 넘어지는 것을 감지하고 빠른 시간 내에 넘어짐으로 발생할 수 있는 사고에 대처를 할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 yolov3 기반의 사람 검출 모듈, ViTPose기반의 검출한 사람의 관절 포인트 추정 모듈, 추정된 관절 포인트들을 이용하여 사람의 행동을 인식하는 ST-GCN 기반의 모듈로 구성 되어있다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보이기 때문에 넘어짐으로 인해 발생하는 사고를 효율적으로 대응할 수 있다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 딥러닝 알고리즘 기반의 넘어짐 검출
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
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S.M. Suh (2021) Convolutional Neural Network Based Fire Detection Systems in Surveillance Camera, Korea Knowledge Information Technology Society, 16(3), pp. 423-432.
Ministry of Employment and Labor (2021) 2021 Industrial Accident Analysis Booklet, p. 12.
Ó.D. Lara, A.J. Pérez, M.A. Labrador, J.D. Posada (2012) Centinela: A human activity recognition system based on acceleration and vital sign data, Pervasive and Mobile Computing, 8(5), pp. 717-729.
E. Cippitelli, S. Gasparrini, E. Gambi, S. Spinsante (2016) A Human Activity Recognition System Using Skeleton Data from RGBD Sensors, Computational Intelligence and Neuroscience, 2016, p. 14.
S.M. Suh (2021) Convolutional Neural Network Based Fire Detection Systems in Surveillance Camera, Korea Knowledge Information Technology Society, 16(3), pp. 423-432.
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Ó.D. Lara, A.J. Pérez, M.A. Labrador, J.D. Posada (2012) Centinela: A human activity recognition system based on acceleration and vital sign data, Pervasive and Mobile Computing, 8(5), pp. 717-729.
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