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법무부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 AI 인식 기반 차세대 공항 출입국 관리 시스템 및 실증 사업으로서 사람의 경험과 직관에 의존한 제한된 환경에서 위험을 분석하는 현재의 CCTV 보안 기술을 벗어나, 딥러닝 기반으로 인공지능 스스로 다양한 범죄, 테러 정확을 사전에 감지하고 예측하는 시스템 구현을 목표로 엘렉시가 선정되어 개발을 진행중에 있습니다.
개발기간 20개월 | 투입인력 전문가 8명
데이터수집 및
모델링
API기반
시스템 통합
이동중인 1인/다수의 이상 행동 감지 및 추적 AI 모듈 개발
특정인물 식별 및 다중카메라 (3대 이상) 활용 추적 모듈 개발
대시보드/시각화
유지보수
기술적 과제
다수의 카메라에서 감지되는 특정 인물의 이상행동 및 위험상황을
실시간으로 탐지&추적이 가능해야 하며, 기존 시스템과의 연동에 문제가 없어야 합니다.
이상행동 인지
다음 항목에 특정된 행동이 발생했을 때 감지 및 알람 발생이 가능해야 합니다.
로드맵
이상행동 감지 알고리즘
전 과정 학습모듈
추론 모듈
이상행위 설명 모듈 개발
이상행위 설명 모듈 고도화
주요 기능
이상행동 감지 알고리즘
-
다중카메라 특징 추출
-
특정/불특정 이상행위 감지
1
추론 기능
-
5개 이상 동시 발생 이벤트 감지
-
특정/불특정 감지 추론
-
안면인식 모듈 연계
-
관리자 피드백
2
학습 기능
-
특정 공간 학습
-
특정/불특정 이상행동 감지 학습
3
이상행위 설명
-
다중카메라 객체 추출
-
특정 이상행동 분류 결과 시각화 표시
-
객체 인식기반 이상행동 설명 표시
4
용접결과 데이터 수신 후 판단
결과
2대
이상
다중카메라 지원 솔루션
3대
이상
다중 카메라 객체 추적 (연속 추적)
90%
특정 이상행동 감지 인식률
