프로젝트 소개
본 과제는 영상 분석과 딥러닝 기술을 융합하여 침입 오감지율을 10% 이하로 낮추는 인공지능 무인보안시스템을 개발하는 연구임. 사람의 개입 없이도 스스로 위험 상황을 정확하게 감지하고 판단하는 지능형 보안 시스템 구축을 목표로 함.
연구 목표는 현장 행동분석 데이터 최적화를 통해 투기, 배회, 군집, 쓰러짐 등 다양한 행동을 분석하는 데 있음. Super Resolution 기술로 화질을 개선하고 딥러닝 행동분석 엔진을 연동하여 인공지능 무인보안 통합 서비스 및 앱플랫폼을 고도화하는 것임. 핵심 연구 내용은 무인보안 현장 행동분석 데이터 수집 및 학습 최적화, 고성능 딥러닝 CNN-RNN 기반 행동 검출 및 객체 분류 지능형 분석 엔진 개발, 저화질 및 야간 화질 개선을 위한 Denosing 및 Super resolution 모델 구현, 그리고 딥러닝 엔진 연동을 통한 통합 서비스 및 앱플랫폼 고도화로 구성됨. 기대 효과는 딥러닝 기반 인공지능 기술을 지능형 영상보안에 활용하여 기존 무인보안업계의 혁신을 주도하고, 침입 오감지율 10% 이하 달성을 통해 시스템의 신뢰도와 효율성을 크게 높이는 것임.