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보고서 상세정보

예지형 시각 지능 원천 기술 개발
Development of Predictive Visual Intelligence Technology

  • 사업명

    SW컴퓨팅산업원천기술개발

  • 과제명

    (딥뷰-4세부) 예지형 시각 지능 원천 기술 개발

  • 주관연구기관

    포항공과대학교 산학협력단

  • 보고서유형

    연차보고서

  • 발행국가

    대한민국

  • 언어

    한국어

  • 발행년월

    2016-01

  • 과제시작년도

    2015

  • 주관부처

    미래창조과학부
    Ministry of Science, ICT and Future Planning

  • 등록번호

    TRKO201600002527

  • 과제고유번호

    1711026656

  • 키워드

    시각 지능 분석.관심 객체 및 이벤트 검출 및 인식.관심 객체 상호작용 이해.공간 상황 인식 및 상황 예측.점진적 학습 및 빅 데이터 기반학습.

  • DB 구축일자

    2016-06-11

  • 초록 


    ...


    Ⅰ. 해당 연도 추진 현황
    Ⅰ-2 해당 연도 추진 실적
    1) 방치/도난 객체 검출을 통한 비정상/의심 상황 예측 기술 (1.1 세부)
    계획
    방치/도난 객체 검출을 통한 비정상/의심 상황 예측 기술 (포항공대)...

    Ⅰ. 해당 연도 추진 현황
    Ⅰ-2 해당 연도 추진 실적
    1) 방치/도난 객체 검출을 통한 비정상/의심 상황 예측 기술 (1.1 세부)
    계획
    방치/도난 객체 검출을 통한 비정상/의심 상황 예측 기술 (포항공대)
    ● 계획 수립 및 자료조사
    추진실적
    ● 최신 기술 연구 동향 조사 및 분석
    1. 논문 동향 : 국제 저널 및 학회 (PAMI, CVPR, ICCV, AVSS, Sensors, CVPR, ICCV, MVA 등)
    2. 기업 동향 : 국내외 기업 (IBM, ObjectVideo, 하이트론 시스템즈 등)
    3. 방치/도난 객체 검출 기술 활용 계획 수립 : 이동 카메라 기반 객체 검출 및 드론 기반의 차량 검출 기술을 이용한 방치/도난 상황 예측에 응용

    계획
    ● 계층적 유한 상태 기계 설계
    ● 학습 데이터 수집 및 유한 상태 기계 학습
    추진실적
    ● 계층적 유한 상태 기계 (FSM) 설계
    1. 3단계 처리과정으로 구성된 방치/도난 객체 검출 알고리즘의 고도화
    2. 픽셀/영역/이벤트 상태 및 상태 전이 정의
    가. 총 9개의 상태 및 20개의 상태 전이 존재
    나. 상태 전이는 오프라인으로 찾아진 최적 임계치 값들을 통해 결정됨
    3. 픽셀/영역/이벤트 특징 정의 : intensity, time duration, area, motion, shape, color, edge 중 각 레벨에 적합한 특징 실험 및 파라미터 튜닝
    ● 테스트 데이터베이스 (DB) 내용 및 수준 (검증 활동)
    1. 테스트 DB 내용 : PETS2006, AVSS2007(i-LIDS), CAVIA, ObjectVideo DB, 자체 수집 DB
    2. 테스트 DB 수준 : 22개 동영상, 62개의 방치 또는 도난 객체 이벤트 존재, 가려짐/조도변화/혼잡도 난이도에 따라 상/중/하로 구분
    3. 상태 전이를 위한 최적 임계값 결정 및 성능 평가 기준 수립
    가. 임계값 결정 : 자체 수집된 DB 상에서 배경/전경/정지 영역 각각의 특징 값 추출(Ground-truth 참고) 및 통계적 최적 임계값 결정
    나. 성능 평가 기준 : TCA(True Classification Accuray), FCR(False Classification Ratio)
    ● 자체점검 시나리오 및 결과 (검증 활동)
    1. 테스트 DB에서 TCA 66%, FCR 54% 성능 확보
    2. 기존 픽셀 기반 기술 대비 환경 조건 변화에 강인함
    ● 연구결과 완성도 (목표달성 및 질적 수준)
    1. 1단계 2차년도 목표 성능 대비 TCA 100% 달성
    2. 세계 수준 (ObjectVideo) 대비 TCA 11% 향상, FCR 12% 감소


  • 목차(Contents) 

    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 2
    3. 연차보고서 ... 3
    4. 목차 ... 4
    5. Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 ... 5
    6. Ⅰ-1. 기술개발 추진 일정 ... 5
    7. Ⅰ-2. 해당 연도 추진 실적 ... 10
    8. Ⅰ-3. 방치/도난 객체 검출을 통한 정확한 비정상/의심 상황...
    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 2
    3. 연차보고서 ... 3
    4. 목차 ... 4
    5. Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 ... 5
    6. Ⅰ-1. 기술개발 추진 일정 ... 5
    7. Ⅰ-2. 해당 연도 추진 실적 ... 10
    8. Ⅰ-3. 방치/도난 객체 검출을 통한 정확한 비정상/의심 상황 예측 기술 개발(1.1세부) ... 26
    9. Ⅰ-4. 객체 행동 분석을 통한 비정상/의심 상황 예측 기술 (1.2 세부) ... 38
    10. Ⅰ-5. 객체 흐름 분석을 통한 비정상/의심 상황 예측 기술 (1.3 세부) ... 44
    11. Ⅰ-6. 맥락 정보를 활용한 의미론적 영상 분할 기술 연구 (2.1 세부) ... 48
    12. Ⅰ-7. 딥 러닝의 적용을 통한 알고리즘 확장 (2.2 세부) ... 50
    13. Ⅰ-8. 객체 및 장면 모델링을 위한 외형 학습 기술 개발 (2.3 세부) ... 54
    14. Ⅰ-9. 지능형 관제 시스템 통합 및 최적화 (사업화) ... 61
    15. Ⅱ. 기술개발결과 ... 74
    16. Ⅱ-1. 국내 및 국외 발표 ... 74
    17. Ⅱ-2. 국내 출원 및 등록 ... 77
    18. Ⅱ-2. 국외 출원 및 등록 ... 77
    19. Ⅱ-3. 기술 이전 ... 77
    20. Ⅱ-4. 기술 성능 ... 77
    21. Ⅱ-5. 신규 고용 실적 ... 78
    22. Ⅲ. 결론 및 차년도 계획 ... 79
    23. Ⅲ-1. 결론 ... 79
    24. Ⅲ-2. 차년도 추진 목표 ... 81
    25. Ⅲ-3. 차년도 기술 개발 추진 일정 ... 86
    26. Ⅳ. 사업비 사용 현황 ... 90
    27. Ⅴ. 기업 재무건전성 현황 ... 94
    28. Ⅵ. 자체보안관리진단표 ... 98
    29. Ⅶ. 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리 현황 ... 102
    30. 끝페이지 ... 102
  • 참고문헌

    1. 전체(0)
    2. 논문(0)
    3. 특허(0)
    4. 보고서(0)

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