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저자정보
이진경 (충북대학교) 정영섭 (충북대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
13 - 16 (4page)

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본 논문에서는 객체의 특징 정보, 공간 정보, 행동 정보 간의 관계를 통합적으로 해석하는 새로운 이미지 캡셔닝 프레임워크를 제안하여, 감시 영상에서 발생하는 위험 상황과 사고를 효과적으로 인식하고 기술하는 데 기여하고자 한다. 이를 위해 기존 감시 환경에 최적화된 새로운 이미지-캡션 데이터셋을 구축하였다. 실험 결과, 제안한 프레임워크는 위험 상황 및 사고에 대해 98%의 정확도로 캡션을 생성했으며, 객체뿐만 아니라 행동과 공간 정보를 포함한 구체적인 묘사가 가능함을 확인하였다. 또한, 위험도 예측 모델을 구축하여 캡션 생성 모델이 생성한 캡션을 기반으로 사건의 위험도를 정량화하는 방법을 제시하였으며 95%의 성능으로 위험 상황에 대한 위험도를 생성함을 확인하였다.
#지능형CCTV(Intelligent Suveillance System) #이미지 캡셔닝(Image Captioning) #위험도 예측(Risk Prediction)

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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