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초록

영어

Recently, automatic detection of abnormal events in surveillance videos has become a popular research topic. With the growing workplace safety interest and the increasing number of industrial accidents, a smart safety supervision system is needed which can automatically monitor human activity and send an alarm once an abnormal event occurs. Here, we have proposed a method for abnormal events detection which will help prevent future. Using the computer vision and machine learning algorithms, we can detect the mixed smock, fall and slip, running, not wearing mask and tilting and pushing drum.

한국어

최근 영상을 이용하여 비정상 행위를 자동으로 찾아내는 시스템이 각광받고 있다. 작업장에서의 안전에 대한 관심과 사고가 크게 늘어남에 따라 인간 행동 을 자동으로 분석하고 비정상 행동이 일어났을 때 이를 자동으로 알려주는 시스 템이 널리 필요하게 되었다. 본 논문에서는 미래의 사고를 방지하기 위하여 작 업자의 비정상 행동을 찾아내는 시스템을 제안한다. 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘들을 이용하여 작업자의 방독면 미착용, 이종복장 착용, 쓰러짐, 달리기 행위를 찾아낼 수 있으며 드럼통의 밀기나 기울임의 행위도 찾아낼 수 있다.

목차

요약
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 산업안전을 위한 지능형 영상 분석 기술
 Ⅲ. 실험 및 분석
 Ⅳ. 결론
 참고문헌
 Abstract

키워드

저자

• 이희성 [ Lee Heesung | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 조민국 [ Cho Minkook | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 천민규 [ Cheon Minkyu | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 성재원 [ Sung Jaewon | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 노명철 [ Roh Myungcheol | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 김휘준 [ Kim Hwijun | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 조현수 [ Jo Hyunsu | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]
• 이동성 [ Lee Dongsung | 에스원 융합보안연구소 영상인식그룹 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국산업보안연구 [Korean Journal of Industry Security]

• 간기

  연3회

• pISSN

  2765-2327

• eISSN

  2733-8363

• 수록기간

  2009~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 330