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딥러닝 기술을 이용한 영상에서 흡연행위 검출
Detection of Smoking Behavior in Images Using Deep Learning Technology

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제23권 제4호 (2023.08)바로가기
  • 페이지
    pp.107-113
  • 저자
    김동준, 최유진, 박경민, 박지현, 이재문, 황기태, 정인환
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A435360

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper proposes a method for detecting smoking behavior in images using artificial intelligence technology. Since smoking is not a static phenomenon but an action, the object detection technology was combined with the posture estimation technology that can detect the action. A smoker detection learning model was developed to detect smokers in images, and the characteristics of smoking behaviors were applied to posture estimation technology to detect smoking behaviors in images. YOLOv8 was used for object detection, and OpenPose was used for posture estimation. In addition, when smokers and non-smokers are included in the image, a method of separating only people was applied. The proposed method was implemented using Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU in Python, and it was found that the smoking behavior was perfectly detected in the given video as a result of the test.
한국어
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니 라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자 를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하 였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 흡연자 검출을 위한 학습 모델 개발
1. 학습 데이터 준비
2. 학습 및 학습 결과
Ⅲ. 딥러닝을 이용한 흡연행위 검출
1. 흡연행위 검출의 핵심 요소
2. SORT를 이용한 사람 분리
3. 물체탐지에 의한 흡연자 검출
4. 물체행위에 의한 흡연자 검출
5. 통합 알고리즘
IV. 모델 검증
V. 결론
References

키워드

Smoking Deep Learning Object Detection Pose Estimation SORT Tracking Algorithm

저자

  • 김동준 [ Dong Jun Kim | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 최유진 [ Yu Jin Choi | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 박경민 [ Kyung Min Park | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 박지현 [ Ji Hyun Park | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 이재문 [ Jae-Moon Lee | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ] 교신저자
  • 황기태 [ Kitae Hwang | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 정인환 [ In Hwan Jung | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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