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쓰레기 불법투기, 딥러닝 기술로 적발한다

국내 연구진이 개발한 시각지능 ‘딥뷰(Deep View)’가 CCTV 영상에서 사람의 행동을 관절수준으로 정밀하게 인식하는 기술개발에 적용된다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 도심지역에서 쓰레기 불법투기 행위를 단속하는 데 시각 인공지능 기술을 본격 활용한다고 밝혔다.

기존 사람을 인식하는 기술에서 이젠 사람이 물건을 내려놓거나, 던지거나, 투기하는 행동을 정밀하게 인식하는 기술이다. 향후 본 기술은 도심의 다양한 범죄나 사건을 사전에 감지, 예방하기 위한 핵심 기술이 될 전망이다.

 

 

기존 학계에서 사람의 행동이해 연구는 스포츠 영상이나 유튜브 영상과 같이 범용 데이터를 활용, 개발되어 실제 CCTV 영상에서 나타나는 행동을 인식하는 데 어려움이 많았다. 이러한 어려움을 해소하고자 ETRI에서는 실제 환경에서 동작할 수 있는 행동 이해 기술 개발에 초점을 두었다. 

 

ETRI는 시각지능 기술을 CCTV 환경에 적용키 위해 사람의 행동 인식 중 자주 일어나고, 탐지 수요가 많은 도심의 불법 투기 행위 탐지를 목표로 했다. 기존 기술은 투기 지역에 지나가기만 해도 탐지하는 오탐지로 많은 어려움을 겪었다. 또한 이벤트 발생 시 즉각적으로 탐지해야 하는 이슈도 컸다.

 

연구진은 이를 위해 딥 러닝 기반 인식 기술을 활용, 사람 관절의 위치와 사람이 들고 가는 물체를 탐지하고 사람과 물체의 관계를 모델링하는 방법으로 투기 행위를 탐지하는 방법을 개발했다.

 

아울러 쓰레기 더미를 검출하고 투기 시에 사람의 관절 포인트와 행동을 인식해 관계를 추적하고 추론도 하게 된다. 또한 일정거리 이상 떨어져 있는지, 쓰레기를 던졌는지, 완전히 버렸는지 등의 다양한 쓰레기 투기 행동의 패턴들이 기계 학습 방법으로 검출된다.

  

특히 실제 CCTV 환경에 접목이 가능하도록 각 구성 알고리즘들을 스트리밍 방식의 영상에 맞게 구성하고, 인식 지연시간을 최소화하기 위한 효율적 알고리즘 설계에 집중했다.

 

 

 

출처 : http://www.hellot.net/new_hellot/magazine/magazine_read.html?code=202&sub=004&idx=43786&list=thum