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Anomaly Detection by Human Pose Estimation On Surveillance Videos in Bridge

교량 CCTV 화면에서의 자세 추정 기반 이상 행동 탐지

  • Su-Bin Oh (Dept. of Artificial Intelligence Application, Kwangwoon University) ;
  • Min-Jeong Kang (Dept. of Artificial Intelligence Application, Kwangwoon University) ;
  • Sang-Min Lee (Dept. of Artificial Intelligence Application, Kwangwoon University)
  • 오수빈 (광운대학교 인공지능응용학과) ;
  • 강민정 (광운대학교 인공지능응용학과) ;
  • 이상민 (광운대학교 인공지능응용학과)
  • Published : 2023.11.02

Abstract

본 논문은 CCTV 화면에서의 다양한 이상상황 중 교량 데이터에 특화된 자세 추정 기반 이상탐지 알고리즘을 소개한다. 교량은 크게 도로, 인도 이렇게 두 구역으로 나눠지며, 사람들의 이동방향이 한정적이라는 특징을 가지는 장소 중 하나이다. 이러한 장소적 특징을 이용하고자 사람 자세 추정을 통해 이상의 기준을 잡고 교량 데이터에 특화된 이상탐지 알고리즘을 제안한다. CCTV 영상은 이상을 정하기 어렵고 이상에 대한 레이블이 없는 데이터가 대부분이며 이상에 대한 레이블 생성시 많은 비용 발생이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하고자 영상 데이터를 이미지 단위가 아닌 영상 단위로 레이블이 담긴 weakly label 을 가지는 데이터를 활용한 이상탐지 모델을 이용하였다. 특히, 교량에서의 이상상황의 특징인 사람 자세 추정으로 추출한 특질을 추가하여 기존 알고리즘의 이상탐지 예측 성능을 개선하였다.

Keywords