이용구 교수 연구팀, "주차창 문콕, 이제 AI 가 신속히 해결한다!" 물피도주 영상 축약 기술 개발
작성자기계공학부 조회수1,983 Date2024-03-21
[보도자료]+240318+“주차장+문콕,+이제+AI가+신속히+해결한다!”+GIST,+물피도주+영상+축약+기술+개발+-+게시1.pdf [275.6 KB]
이용구교수_연구실.png [349.4 KB]
그림2_사용자+소프트웨어+예시.jpg [150.1 KB]
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이용구 교수 연구팀에서 인공지능 기술을 통해 전체 CCTV 영상에서 물피도주 (주차 뺑소니) 발생 시점을 검출하는데 성공했습니다. 연구팀은 객체 인식 모델로 실제 차량을 학습한 가충지로 RC카를 인식하였을 때 실제 차량과 유사한 정확도가 나왔다는 점에 착안하여 실제 차량과 유사한 외관의 RC카를 이용하여 데이터를 수집하고 모델 학습에 사용하였습니다. 공간 정보와 함께 시간 정보의 동시 분석이 가능한 3D-CNN (3D Convolutional Neural Network)를 사용하여 연속된 프레임 내에서의 차량의 움직임을 분석해 충돌 시점을 검출할 수 있도록 하였습니다. 본 연구로 획득된 기술은 범죄 예방 및 분석을 위한 방대한 CCTV 영상 분석 부담을 줄여 사회적 신뢰와 안전을 한 층 더 높이는데 기여할 수 있습니다. 논문 정보는 다음과 같습니다.
논문 정보
- 저널명 : Journal of Computational Design and Engineering (IF: 4.9, 2022년 기준)
- 논문명 : The identification of minor impact collisions in a long video for detecting property damages caused by fleeing vehicles using 3D convolutional neural network
- 저자 정보 : 황인우(제1저자, LG전자 VS사업본부), 이용구(교신저자, GIST 기계공학부)