딥러닝 자세 추정 모델을 사용한 각도 기반 위험 행동 분류 엣지 시스템 구현

권태현; 윤주상

doi:10.9717/kmms.2024.27.8.997

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권태현 (동의대학교) 윤주상 (동의대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제8호

발행연도: 2024.8

수록면: 997 - 1,003 (7page)

DOI: 10.9717/kmms.2024.27.8.997

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This paper proposes a system to address safety issues in public spaces by using a deep learning model to classify dangerous behaviors based on keypoint angles. The YOLOv8-Pose model is employed to extract keypoints in real-time, detecting dangerous actions such as punching, kicking, and fall down. Experimental results show that the proposed method achieves an accuracy of 95.6% with a processing speed of 8.1ms, making it approximately 4.65 times faster than traditional CNN-based methods. This efficiency allows for real-time monitoring in various settings, including parks, factories, and schools, without the need for high-performance devices or extensive datasets. By analyzing the angles between keypoints, the system significantly reduces computational load while maintaining high accuracy. The practical implementation of this system can enhance safety monitoring by providing an effective and efficient solution for detecting potential risks in large public areas. This system holds promise for improving safety management in public spaces through a cost-effective and computationally efficient approach.

#Pose Estimation #Deep Learning #Keypoint #Neural Networks #Behavior Classification

참고문헌 (16)

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Seoul Metropolitan Government, Usage Status and Safety Management of Urban Parks, Seoul Metropolitan Government Report, 2022.

J. Smith and A. Doe, “Convolutional Neural Networks for Real-Time Action Recognition,” Journal of Computer Vision, Vol. 25, No. 4, pp. 567-578, 2020.

H. Kim and S. Lee, “Angle-Based Human Pose Estimation for Real-Time Behavior Analysis,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 43, No. 2, pp. 345-359, 2021.

Z. Cao, T. Simon, S. Wei, and Y. Sheikh, “Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1302-1310, 2017.

A. Toshev and C. Szegedy, “DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1653-1660, 2014.

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