• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1262-1270
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• 2020

최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-89
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• 2024

본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.