이중 딥러닝 기법을 활용한 지하공동구 작업자의 쓰러짐 검출 연구

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리 인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검 출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙 을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제 안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러 진 방향에 의존해...

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Published in	한국재난정보학회논문집 Vol. 19; no. 3; pp. 498 - 509
Main Authors	김정수, 박상미, 홍창희
Format	Journal Article
Language	Korean
Published	30.09.2023
Subjects	지하공동구 Unified Model YOLOv5 관리자 딥러닝 통합모델 Falling Underground Utility Tunnel 쓰러짐 Deep Learning OpenPose Management Worker
Online Access	Get full text
ISSN	1976-2208 2671-5287

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ABSTRACT 요약 서론 관련 연구 고찰 쓰러짐 감지 선행 연구 이중 딥러닝 모델을 활용한 하이브리드 쓰러짐 검출 시스템 규칙기반 이중 딥러닝 모델을 활용한 쓰러짐 감지 모델 제안 사전훈련 딥러닝 모델에 활용된 데이터셋 분석 쓰러짐 규칙 정의 이중 딥러닝 모델의 지하공동구 작업자 쓰러짐 감지 모델 성능 평가 성능평가 방법 사람 검출 성능 분석 쓰러짐 검출 성능 평가 결론 Acknowledgement References