148 lines
10 KiB
HTML
148 lines
10 KiB
HTML
<?php include('./inc/pageheader.php'); ?>
|
||
<link rel="stylesheet" href="./css/rnd.css">
|
||
<script src="./js/picLoad.js"></script>
|
||
<script src="./js/rnd.js?v=190507"></script>
|
||
<?php include('./inc/menubar.php'); ?>
|
||
|
||
<section>
|
||
<h1 class="hidden">Start of Content</h1>
|
||
<article class="subBanner">
|
||
<h2 class="hidden">서브배너</h2>
|
||
|
||
<div class="inner">
|
||
<div class="subBannerInfo">
|
||
<ul>
|
||
<li>REFERENCE</li>
|
||
<li>
|
||
혁신적인 기술 다양한 솔루션제공, 고객감동을 추구하는 기업 디비엔텍입니다
|
||
</li>
|
||
</ul>
|
||
</div><!--end of subBannerInfo-->
|
||
</div><!--end of inner-->
|
||
</article><!--end of subBanner-->
|
||
|
||
<div class="siteIndex">
|
||
<div class="inner">
|
||
REFERENCE 》 딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템
|
||
</div>
|
||
</div><!--end of siteIndex-->
|
||
<article class="rndContainer">
|
||
<h2 class="hidden">REFERENCE</h2>
|
||
<p><a href="./RnD_lunar.html">></a></p>
|
||
<div class="rndWrapper">
|
||
|
||
<div class="deepLearning">
|
||
<h2 class="hidden">딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템</h2>
|
||
<ul class="clearfix">
|
||
<!-- <li class="bigPic1">
|
||
<iframe width="100%" height="100%" src="https://www.youtube.com/embed/8WVW2Di2Vu4" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
|
||
</li> -->
|
||
<li class="bigPic1"><img src="./images/video_img_01.png" alt=""></li>
|
||
<li>
|
||
<dl>
|
||
<dt>딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템</dt>
|
||
<dd>
|
||
딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템은 CCTV 감시 범위 내 이동 및 목표객체를 자동 인식하고
|
||
관리지침에 지정되어 있는 사고, 역주행, 화재 등의 비상상황을 자동인지 및 경보하는 시스템.
|
||
컴퓨터 비전 기반 영상분석 기법과 비교해 날씨나 장소에 영향을 적게 받으며,
|
||
더 높은 정확도로 사고 인식
|
||
</dd>
|
||
<dd>
|
||
<ul class="clearfix">
|
||
<li><img src="./images/video_img_01.png" alt="첫 비디오"></li>
|
||
<li><img src="./images/video_img_02.png" alt="두번째 비디오"></li>
|
||
<li><img src="./images/video_img_04.png" alt="세번째 비디오"></li>
|
||
<!--<li><video src="./avi/시퀀스_01_33.mp4" type="video/mp4" controls></li>-->
|
||
</ul>
|
||
</dd>
|
||
</dl>
|
||
</li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
<div class="rndInfo">
|
||
<div class="innerScroll">
|
||
<ul class="techIntroduce">
|
||
<li class="techIntroduceTitle">1) 기술 소개 : 딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템</li>
|
||
<li>
|
||
객체 검출(Object Detection)은 영상 정보를 사람 대신 컴퓨터로 분석하는 대표적인 연구 분야입니다.
|
||
객체 검출 기술은 CCTV 영상을 분석함으로써 보행자 감지, 차량 및 표지판 인식 등 우리의 일상생활 안에서
|
||
다양하게 활용되고 있습니다. 특히 교통류 모니터링 분야에서는 CCTV를 활용한 전국 도로망의 상시 모니터링이 이루어지고 있습니다.
|
||
일부 주요 구간에서는 교통정체, 충돌사고, 낙하물 발생 등 돌발 상황들을 자동으로 인식하여 알려주는 사고감지 시스템이 운용되고 있습니다.
|
||
기존의 사고감지 시스템은 전통적인 컴퓨터 비전 기술 기반의 알고리즘이 탑재되어 있는데 조도나 날씨와 같이 주변 환경의 변화에 대단히 민감하게
|
||
반응하여 미탐 또는 오탐이 빈번하게 발생하는 문제점이 있습니다.
|
||
디비엔텍에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 검출 기술을 활용하여 여러 환경의 영상 속에서도 사람처럼 영상 내 객체 검출이 가능한
|
||
사고 감지 시스템을 개발하였습니다. 한국건설기술연구원과의 협업으로 다양한 환경에 최적화된 사고감지 시스템을 완성하여 2019년부터 시스템을 시범설치 및 납품하여 운영중입니다.
|
||
</li>
|
||
</ul><!--end of techIntroduce-->
|
||
<ul class="techIntroduce">
|
||
<li class="techIntroduceTitle">２) 관련 이미지</li>
|
||
<li class="techIntroduceImg">
|
||
<span><img src="./images/reference/deep/one.PNG" alt="레티나넷"></span>
|
||
<span><img src="./images/reference/deep/two.PNG" alt="SSD and YOLO"></span>
|
||
</li>
|
||
</ul><!--end of techIntroduce-->
|
||
<ul class="techIntroduce">
|
||
<li class="techIntroduceTitle">3) 딥러닝 기반 객체 검출의 활용 방안</li>
|
||
<li class="techIntroduceHandle clearfix">
|
||
<dl>
|
||
<dt>가. CCTV 영상 분석을 통한 비정상 사건(유고) 검출</dt>
|
||
<dd><img src="./images/reference/deep/1.PNG" alt=""></dd>
|
||
<dd>
|
||
1. 정차(또는 추돌), 역주행 감지<br />
|
||
2. 보행자 감지<br />
|
||
3. 화재, 연기 감지<br />
|
||
</dd>
|
||
</dl>
|
||
<dl>
|
||
<dt>나. 이미지 내 문자 검출</dt>
|
||
<dd><img src="./images/reference/deep/2.PNG" alt=""></dd>
|
||
<dd>
|
||
1. 카드 번호 인식<br />
|
||
2. 차량 번호판 인식<br />
|
||
</dd>
|
||
</dl>
|
||
<dl>
|
||
<dt>다. 공간 내 객체 인식</dt>
|
||
<dd><img src="./images/reference/deep/3.PNG" alt=""></dd>
|
||
<dd>
|
||
1. 무인 점포 결제 시스템을 위한 상품 인식<br />
|
||
2. 냉장고 내 재고 자동 파악<br />
|
||
</dd>
|
||
</dl>
|
||
<dl>
|
||
<dt>라. 행동 패턴 분석</dt>
|
||
<dd><img src="./images/reference/deep/4.PNG" alt=""></dd>
|
||
<dd>
|
||
1. 사람의 움직임 추적<br />
|
||
2. 사람의 행동 반경 산출<br />
|
||
</dd>
|
||
</dl>
|
||
</li>
|
||
</ul><!--end of techIntroduce-->
|
||
</div><!--end of innerScroll-->
|
||
|
||
</div><!--end of rndInfo-->
|
||
|
||
</div><!--end of deepLearning-->
|
||
|
||
</div><!--end of rndWrapper-->
|
||
|
||
</article><!--end of rndContainer-->
|
||
|
||
<div class="fixMenu">
|
||
<p class="btn_fix"></p>
|
||
<ul>
|
||
<li><a href="#" alt="딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템">딥러닝 기반 사고영상 감지 시스템</a></li>
|
||
<li><a href="#" alt="월면 크레이터 자동 인식 시스템">월면 크레이터 자동 인식 시스템</a></li>
|
||
<li><a href="#" alt="시추정보 기반의 액상화 모델링 및 3차원 분석 모듈">시추정보 기반의 액상화 모델링 및 3차원 분석 모듈</a></li>
|
||
<li><a href="#" alt="도로표지관리/안내시스템">도로표지관리/안내시스템</a></li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
</div><!--end of fixMenu-->
|
||
</section><!--end of section, mainPage-->
|
||
|
||
<?php include('./inc/footer.php'); ?>
|
||
|
||
</body>
|
||
</html>
|