기본탭
소개
- 공항 출입국관리 구역 내에서 발생할 수 있는 다수의 움직이는 사람의 신원을 자동으로 식별하고, 위험 상황을 실시간으로 탐지하는 인공지능 시스템 구축,실증, 검증 지원 및 산업 육성 과제
·인공지능(AI) 식별, 추적 시스템의 공항 출입국관리 실증 적용을 위한 자체 학습 데이터 가공 및 저작
제공 데이터량
- 10,000컷 비디오 데이터셋 촬영 및 구축
- alchera 이상행동데이터, nabi 이상행동데이터
- 4가지 이상행동(돌진하는 행위, 역방향 이동, 물건을 놓고 사라지는 유기, 2인감지) - cubox 이상행동데이터
- 8가지 이상행동( 돌진, 방치, 2인감지, 역방향, 정상, 실신, 파손, 폭행 )
대표도면
필요성
- 개인정보보호법 및 시행령, 시행규칙과 지방자치단체의 CCTV 설치 및 운영 규정, 공공기관 CCTV 관리 가이드라인 등에 의거하여 CCTV 화상정보의 수집·처리 관련 행위가 엄격하게 제한됨에 따라 정부·공공 주도하에 공개 가능한 데이터 셋 구축이 절실
- 실제 공항 내 CCTV 환경과 유사한 데이터, 특정 구역 내 발생 빈도가 높은 데이터, 중대범죄 중심의 이상행동 정의 및 그에 따른 AI 학습용 데이터 필요 (Ex. 공항 출입국심사 구역 구조와 유사한 환경, 예측되는 이상행동 행위 등)
- CCTV 영상 데이터의 구축 및 공개·유통은 민간기업의 첨단 AI 기술 발전을 위해 큰 의의를 지님
- 공개된 해외 CCTV 영상은 한국인이 등장하지 않아 한국의 환경에 적용하기 어려움
데이터 구조
- CCTV 동영상 mp4 파일
- [nabi 이상행동데이터]
- CCTV 동영상 frame 추출 이미지 (초당 1 frame)
- 각 프레임 별로 가공 json 파일
- 데이터 폴더 구조: 촬영일 > 이상행동 종류 > 촬영조 > 카메라 채널 > 데이터 - [cubox 이상행동데이터]
- 정보 xml 파일
| Level1 | Level2 | Level3 | Level4 |
|---|---|---|---|
| folder | |||
| filename | |||
| source | database | ||
| annotation | |||
| size | width | ||
| height | |||
| depth | |||
| header | character | ||
| duration | |||
| fps | |||
| frames | |||
| inout | |||
| population | |||
| event | duration | ||
| eventname | |||
| starttime | |||
| object | action | actionname | |
| frame | start | ||
| end | |||
| loosestart | |||
| looseend | |||
| objectname | |||
| position | keyframe | ||
| keypoint | x | ||
| y |
| Key | Description |
|---|---|
| Level1 | |
| folder | 이상행동 폴더 명 |
| filename | 원본데이터 명(영상파일과 동일) |
| source | 버전 정보 |
| size | 영상 크기 정보 |
| header | 시나리오 정보 |
| event | 이상행동 정보 |
| object | 이상행위 정보 |
| key | Description |
| Level2 | |
| database | Database 버전 명 |
| annotation | annotation 구조 명 |
| width | xml 파일에 대응되는 영상의 width 값 |
| height | xml 파일에 대응되는 영상의 heights 값 |
| depth | xml 파일에 대응되는 영상의 channels 값 |
| duration | 영상 길이 |
| fps | 초당 프레임 수 |
| frames | 영상의 총 프레임 수 |
| inout | 인풋/아웃풋 |
| population | 등장인물 수 |
| duration | 영상길이 |
| eventname | 이상행동 명 |
| starttime | 이상행동 발생 시간 |
| actuib | action의 정보 |
| objectname | object 명 |
| position | object의 위치 정보 |
| key | Description |
| Level3 | |
| actionname | action명 |
| frame | action이 발생하는 시작프레임과 끝 프레인을 리스트 |
| keyframe | 프레임 넘버 |
| keypoint | 위 프레임에서 object의 위치 |
| key | Description |
| Level4 | |
| start | 이상행동 확신 frame의 시작 지점 |
| end | 이상행동 확신 frame의 종료 지점 |
| loosestart | 이상행동 추정 frame의 시작 지점 |
| looseend | 이상행동 추정 frame의 종료 지점 |
| x | keypoint의 x축 좌표 |
| y | keypoint의 y축 좌표 |
활용예시
산업분야
- 안전 복지: 공항 및 특정 공간 등의 실내에서 발생하는 사고 상황 검출 및 공항 출입국 관리시스템 고도화
- 스마트 시티: 도로 및 골목길에서의 강도, 추행 등의 이상행동을 검출
- 스마트 제조: 공장 내에서의 작업자의 졸도, 방치, 돌진 등의 이상행동을 검출
- 헬스케어: 병원내에서 환자의 쓰러짐등의 이상행동 검출
연구분야
- 이상행동(Abnormal Event), 사건(Event), 동작(Action) 등을 분류 및 검출할 수 있는 기술 개발
- 사건 또는 이상행동의 비디오 장면을 묘사(Description)하는 기술 개발
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관)
| 기관명 | 책임자명 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
|---|---|---|---|---|
| (주)알체라 | 조상미 | 070-4681-3811 | sm.cho@alcherainc.com | · 이상행동 CCTV 영상 데이터 구축 및 검수 |
| ㈜씨유박스 | 이휘석 | - | brian@cubox.aero | · 과제 실무 책임 |
| ㈜날비컴퍼니 | 조용성 | 070-8280-7780 | support@nalbi.ai | · 이상행동 CCTV 영상 데이터 검수 |
수행기관(참여)
| 기관명(주관) | 기관명(참여) | 담당업무 |
|---|---|---|
| ㈜날비컴퍼니 | ㈜인피닉 | · 학습 데이터 촬영 및 가공 · 촬영 및 가공 데이터 검수 |
| ㈜씨유박스 | ㈜에이모 | · 이상행동 CCTV 영상 수집 · 학습데이터 셋 구축 |
| ㈜ 알체라 | ㈜슈프리마아이디 | · 이상행동 CCTV 테스트베드 제공 및 운영 |
