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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박준태 (스누아이랩) 한규필 (금오공과대학교) 박양우 (경운대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제24권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
345 - 354 (10page)

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Recently, deep learning-based image recognition systems have been adopted to various surveillance environments, but most of them are still picture-type object recognition methods, which are insufficient for the long term temporal analysis and high-dimensional situation management. Therefore, we propose a method recognizing the specific dangerous situation generated by human in real-time, and utilizing deep learning-based object analysis techniques. The proposed method uses deep learning-based object detection and tracking algorithms in order to recognize the situations such as ‘trespassing’, ‘loitering’, and so on. In addition, human’s joint pose data are extracted and analyzed for the emergent awareness function such as "falling down" to notify not only in the security but also in the emergency environmental utilizations.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 기술 및 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (12)

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