YOLO를 이용한 CCTV 영상에서의 쓰러짐 검출
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김철연 | - |
dc.contributor.author | 한택진 | - |
dc.contributor.author | 윤일로 | - |
dc.contributor.author | 이윤진 | - |
dc.contributor.author | 이지영 | - |
dc.contributor.author | 최경현 | - |
dc.contributor.author | 원정인 | - |
dc.contributor.author | 김영민 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-11T17:13:54Z | - |
dc.date.available | 2022-07-11T17:13:54Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2018-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/149810 | - |
dc.description.abstract | 본 연구에서는 객체 검출 최신 기술인 YOLO를 활용하여 쓰러짐을 검출하는 방법을 제안한다. 보행과 웅크림, 쓰러짐이라는 행동 유형을 각기 다른 객체 클래스로 간주하여 주어진 이미지에서 해당하는 객체의 위치와 유형을 검출할 수 있도록 한다. YOLO 학습을 위해 다양한 실외 환경에서 쓰러짐 시나리오의 CCTV 영상을 구축했으며 이미지 프레임에서 객체의 위치와 레이블을 수작업으로 태깅하였다. 장소별로 실험하였으며 학습과 테스트 시나리오를 달리하여 실험한 결과 평균 88.73%의 검출 정확도를 보였다. 향후 데이터를 보강하여 장소에 의존적이지 않는 쓰러짐 검출 모델을 구축할 예정이며 다른 종류의 행동 유형 검출에도 본 방법을 적용할 계획이다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | YOLO를 이용한 CCTV 영상에서의 쓰러짐 검출 | - |
dc.title.alternative | Fall detection in CCTV using YOLO | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 최경현 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영민 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국컴퓨터종합학술대회, pp.785 - 787 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국컴퓨터종합학술대회 | - |
dc.citation.title | 한국컴퓨터종합학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 785 | - |
dc.citation.endPage | 787 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07503151 | - |
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