Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
  • /
  • Pages.615-618
  • /
  • 2023
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Efficient Data Design Approaches for Object Detection in CCTV

CCTV 환경에서의 Object Detection 을 위한 효율적인 데이터 설계 방안 연구

  • Hwa-Yong Jeong (Dept. of Artificial Intelligence Applications, Kwangwoon University) ;
  • Jeong-Hyun Choi (Dept. of New Innovation R&D Division, INNODEP INC.) ;
  • Sang-Min Lee (Dept. of Artificial Intelligence Applications, Kwangwoon University)
  • 정화용 (광운대학교 인공지능응용학과 ) ;
  • 최정현 (이노뎁(주) 연구소 ) ;
  • 이상민 (광운대학교 인공지능응용학과)
  • Published : 2023.11.02
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

최근 computer vision 기술 발달이 가속화되고 있으나, 특정 산업의 경우 산업 적용의 어려움과 데이터적 특성으로 인하여 기술 발전의 속도를 따라가지 못하고 있다. 특히, CCTV 는 대부분 실외 환경에 운영되어 다양한 환경의 변화 및 데이터 고유 특성상 노이즈가 많기 때문에 데이터 산포가 커서 기술의 현장 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CCTV 데이터의 특성을 고려하여 CCTV 운용 환경에 강건한 객체탐지(object detector) 학습을 위한 데이터 설계 방안을 제안한다. 제안 기법은 대용량의 CCTV 영상에서 객체탐지에 효과적인 샘플링을 유도하는 방안과 소수의 CCTV 레이블 데이터 외 MS COCO 등 다수 오픈 레이블 데이터를 혼합학습 하여 일반화 성능을 높이는 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 입증하였으며, 특히 mAP 기준 13.39%의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 선보였다.

Keywords