공공 다중CCTV 기반에서 재식별 기술을 활용한 특정대상 탐지 및 추적기법 구현

• Published in: The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC Vol. 22; no. 4; pp. 49 - 57
• Main Authors: 황주성, 뉴엔탄하이, 강수경, 김영규, 김주용, 정명석, 이주연
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국인터넷방송통신학회 31.08.2022
• Subjects: 컴퓨터학; AI; Re-identification; Algorithm; CCTV; Deep Learning
• ISSN: 2289-0238; 2289-0246
• DOI: 10.7236/JIIBC.2022.22.4.49

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였 다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.