영상 객체 맥락화 검색과 딥러닝 기반 위험 상황 탐지

Video object contextual search and deep-learning based risk detection

연구 내용

영상에서 객체와 객체 속성을 프레임 단위로 맥락화해 저장·검색하고, YOLOv8m 및 CLIP 기반으로 위험 프레임을 추출하여 범죄예방 의사결정을 지원하는 연구

영상 데이터에서 사람과 칼·가위·야구방망이 같은 위험 객체가 함께 등장하는 구간을 위험 프레임으로 정의하고, 객체 검출과 주변 장면 분석을 결합해 위험 가능성을 추정하는 방법을 연구합니다. 또한 객체 맥락화를 활용해 검출 결과와 프레임별 속성 정보를 텍스트 기반 빅데이터 저장소에 저장한 뒤, 검색 조건에 부합하는 영상을 찾아내는 구조를 제안합니다. JSON 기반 이벤트 저장과 대규모 데이터 분석 파이프라인을 바탕으로 범죄예방과 안전 관제 적용을 염두에 둔 프로토타입 구현을 수행합니다.

관련 프로젝트

6건

연구 흐름

초기에는 영상에서 위험 객체를 검출하고, 위험 프레임을 이벤트 형태로 추출하는 데이터 처리 흐름을 구성했습니다. 이후 주변 장면에 대한 의미 기반 추론을 CLIP 개념으로 확장하여 짧은 시간 간격의 맥락 빈도를 비교·검증하는 방향으로 연구를 심화했습니다. 동시에 객체 검출 결과를 프레임별 맥락화 데이터로 저장하고 검색할 수 있는 객체 맥락화 검색 시스템을 특허화했습니다. 이후 현장 작업 지식 공유 플랫폼과 범죄예방 중심 빅데이터 플랫폼 과제를 연계하여 안전 영역의 응용을 확장하는 연구를 수행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

영상 객체 맥락화 검색
위험 프레임 자동 분류
CLIP 기반 주변 장면 추론
YOLOv8m 객체 검출 기반 위험 이벤트 추출
JSON 이벤트 저장소 설계
무기-인물 동시 검출 경보
범죄예방 상황 예측
안전 관제용 대시보드 구성
현장작업 지식 자산화
저숙련자 맞춤형 교육 데이터화