지능형 감시 카메라를 위한 기계학습 기반 경량 이상 행위 탐지 메커니즘
- Alternative Title
- Machine Learning based Lightweight Anomaly Detection Mechanism for Intelligent Surveillance Cameras
- Abstract
- 지능형 감시 카메라를 활용한 현장 모니터링의 필요성이 커지면서 기계학습을 접목한 자동화 연구가 중요해지고 있다. 하지만 종래의 연구는 성능과 자원 효율 간의 트레이드 오프(trade-off) 문제를 해결하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 지능형 감시 카메라를 위한 기계학습 기반의 경량 학습 모델을 제안한다. 본 논문은 성능이 유지되는 이미지의 해상도를 자동으로 탐색하여 정확도와 복잡도의 최적 조건을 찾는 실시간 경량 화재 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 메커니즘은 메모리 사용 효율성을 31.8배 개선한다.
- Issued Date
- 2024
- Awarded Date
- 2024-02
- Type
- Dissertation
- Alternative Author(s)
- Yeon-Ji Lee
- Affiliation
- 성신여자대학교 일반대학원
- Department
- 일반대학원 미래융합기술공학과
- Advisor
- 이일구
- Table Of Contents
- Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. 관련 연구 3
1. CNN(Convolutional Neural Networks) 3
1) CNN 개요 3
2) CNN 구성요소 및 동작 방식 4
3) 전이 학습 CNN 모델 8
2. 이상 행위 탐지(Anomaly Detection) 10
1) 포인트 이상 행위 11
2) 문맥 이상 행위 12
3) 집합적 이상 행위 12
4) 기계학습 기반의 이상 행위 탐지 12
3. CNN 기반의 이상 행위 탐지 13
Ⅲ. CNN 기반의 경량 이상 행위 탐지 메커니즘 21
1. 이상 탐지를 위한 이미지 해상도 조정 21
2. 경량 화재 탐지 메커니즘 23
Ⅳ. 실험 및 결과 분석 25
1. 데이터셋 25
2. 실험 환경 26
3. 이미지 해상도 조정 28
4. 경량 화재 탐지 메커니즘 31
Ⅴ. 결론 35
- Degree
- Master
- Publisher
- 성신여자대학교 일반대학원
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