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SESSION A-8 : 교통 빅데이터 및 AI(Ⅱ)
시공 특징 및 BYOL 알고리즘을 이용한 영상 이미지 분석에 대한 연구
A Study on Video Image Analysis Using temporal-spatial feature and BYOL Algorithm
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- 발행기관
- 한국ITS학회 바로가기
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- 간행물
- 한국ITS학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 한국ITS학회 2023년도 춘계학술대회 (2023.04)바로가기
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- 페이지
- pp.194-198
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A427834
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원문정보
초록
- 한국어
- 본 논문에서는 비디오 내 인물의 행동을 인식하고 인물의 이상 행동을 판별하는 과업을 해결하기 위해 positive pair을 이용하 는 자기주도 학습(self-supervised learning) 중 대조 학습(contrastive learing)의 방법을 이용하는 BYOL 기법을 이용하여 resne50 기반의 모델을 학습시키고자 한다. 특히, 비디오가 가지고 있는 시간적 특성(temporal feature)을 이용하고자 일정 프레 임들을 window size 단위로 묶고 일부분을 추출하는 방식으로 프레임을 추출하고 프레임을 특징 추출(featrue extract)하여 MLP header을 가지고 있는 resnet50 모델을 이용하여 이상 행동 탐색 (anomaly action detection)을 진행했다. 모델의 성능을 평 가하기 위해 F1-score을 이용했으며 68.4%의 우수한 성능을 보여주었다.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 및 적용
Ⅳ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES
키워드
Video Action anomaly detection Self-supervised Learning Contrastive Learning BYOL저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
- 설립연도
- 2002
- 분야
- 공학>교통공학
- 소개
- ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성
간행물
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- 간행물명
- 한국ITS학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2026
- 십진분류
- KDC 326 DDC 338
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