Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2019-0-00231, 공공 인프라 안전을 위한 인공지능 기반 영상보안 기술 및 시스템 개발)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.498-500
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Video anomaly detection using multi-frame prediction error
다중 프레임 예측 에러를 활용한 영상 이상 탐지
- Kim, Yujun (Dept. of Computer and Information Security, and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University) ;
- Kim, Young-Gab (Dept. of Computer and Information Security, and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
공공 안전을 위한 영상 감시 시스템이 증가함에 따라 CCTV 관제사가 관제해야 할 영상의 수가 증가하고 있다. 점점 증가하는 관제 영상 수로 인해 CCTV 관제사는 수많은 영상 사이에서 발생하는 살인, 강도, 폭력 등 위급한 이상 상황을 놓치는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하고 CCTV 관제사에게 알려 관제 효율을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상에서 발생하는 이상 상황을 자동으로 탐지하기 위해 예측 기반 이상 탐지 방법에 다중 프레임 예측 에러를 활용해서 영상 이상 탐지 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 프레임 레벨 AUC가 Ped2 데이터 셋에서 92.70%에서 94.56%, Avenue 데이터셋에서 87.37%에서 89.17%로 상승하였다.
Keywords