- AI HUB 공항 이상행동 CCTV 영상: 공항 출입국관리 구역 내에서 발생할 수 있는 다수의 움직이는 사람의 신원을 자동으로 식별하고, 위험 상황을 실시간으로 탐지하는 인공지능 시스템 구축, 실증, 검증 지원 및 육성 과제로 인공지능 식별, 추적 시스템의 공항 출입국 관리 실증 적용을 위한 자체 학습 데이터 가공 및 제작하여 제공하고 있다. 제공 데이터 량은 10,000컷 비디오 데이터셋 촬영을 하였고, alchera 이상행동 데이터, nabi 이상행동데이터의 4가지 이상행동(돌진하는 행위, 역방향 이동, 물건을 놓고 사라지는 유기, 2인 감지), cubox 이상행동데이터의 8가지 이상행동(돌진, 방치, 2인감지, 역방향, 정상, 실신, 파손, 폭행)에 대한 데이터를 제공한다.
5. 상황 분석 CCTV 모델 만들어서 원본 데이터를 사용한 인식률과 GAN을 이용한 Data Augment가 진행된 데이터의 인식률 결과 분석
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- 해결방안: Pose Estimation을 사용해서 다른 요소를 배제하고 사람의 행동 데이터 만을 추출하기 때문에 여러 환경에서 적용 가능한 유의미한 학습 데이터와 정확성을 얻을 수 있다. 또한 Pose-Attentional Transfer Network GAN(PATN GAN)을 사용함으로써 실제와 비슷한 학습 데이터를 생성할 수 있으므로 학습 데이터 부족 문제를 해결할 수 있고 상황에 대한 분석(Classification)이 가능해질 것이다.
