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YOLO를 이용한 CCTV 영상에서의 쓰러짐 검출

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dc.contributor.author김철연-
dc.contributor.author한택진-
dc.contributor.author윤일로-
dc.contributor.author이윤진-
dc.contributor.author이지영-
dc.contributor.author최경현-
dc.contributor.author원정인-
dc.contributor.author김영민-
dc.date.accessioned2022-07-11T17:13:54Z-
dc.date.available2022-07-11T17:13:54Z-
dc.date.created2021-05-14-
dc.date.issued2018-06-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/149810-
dc.description.abstract본 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.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.titleYOLO를 이용한 CCTV 영상에서의 쓰러짐 검출-
dc.title.alternativeFall detection in CCTV using YOLO-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor최경현-
dc.contributor.affiliatedAuthor김영민-
dc.identifier.bibliographicCitation한국컴퓨터종합학술대회, pp.785 - 787-
dc.relation.isPartOf한국컴퓨터종합학술대회-
dc.citation.title한국컴퓨터종합학술대회-
dc.citation.startPage785-
dc.citation.endPage787-
dc.type.rimsART-
dc.type.docTypeProceeding-
dc.description.journalClass3-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClassother-
dc.identifier.urlhttp://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07503151-
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Kim, Young min
GRADUATE SCHOOL OF TECHNOLOGY & INNOVATION MANAGEMENT (DEPARTMENT OF TECHNOLOGY MANAGEMENT)
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