학부 캡스톤디자인(졸업작품) 최우수상 수상작 (2021) | 📺 발표 영상

공공장소 및 가정에서 발생하는 강도 상황을 실시간으로 감지하여 사용자, 경찰서, 소방서 등에 즉각 알림을 제공하는 시스템

1. CCTV 관제 요원의 사각지대 해소
2. 경찰의 실시간 출동을 통한 조기 검거 지원
3. 범죄 검거율 향상을 통한 사회적 범죄 예방

• 딥러닝 모델: CNN, LSTM
• 주요 기능:
  • Video Scene Understanding
  • Object Detection
• 알림 시스템: Telegram Chatbot

• 데이터셋 규모: 약 2,000개의 이미지 및 비디오
• 라벨링 도구: makesense.ai
• 자체 개발 도구: Frame Extractor GUI 프로그램

• Python 기반 GUI 애플리케이션
• 동영상에서 프레임 추출 자동화
• 실행 파일(.exe) 형태로 배포 가능

• Action Recognition using Deep Bi-Directional LSTM
• DB-LSTM for Human Action Recognition
• YOLOv1 & YOLOv4

• Scene Understanding: 강도 상황 감지 (정확도 93.7%)
• Object Detection: 사람 및 무기 인식

• 실시간 위험 상황 알림
• 현장 상황 정보 제공 (인원수, 무기 소지 여부)

"1인당 약 390대의 CCTV를 관제하고 있습니다. 놓칠 수 있는 그런 사각지대를 해소하는데 많은 도움이 될 것" - 대전시 재난관리과 영상관제팀장

1. CCTV 관제 효율성 향상
2. 실시간 대응 체계 구축
3. 범죄 예방 효과 증대

• Video Scene Understanding - 학습
• Video Scene Understanding - 실행
• Object Detection - 학습
• Object Detection - 실행
• Telegram Chatbot

• Action Recognition using Deep Bi-Directional LSTM
• DB-LSTM
• YOLOv1
• YOLOv4